ModelWrapper()：让你的Python模型更加易用

ModelWrapper是一个用于将Python模型封装为更易用的类的工具。它提供了一组常用的功能，包括模型的初始化、训练、预测和保存等。

使用ModelWrapper的主要好处是可以提供更简洁的代码和更方便的操作接口。下面是一个使用ModelWrapper的示例：

from model_wrapper import ModelWrapper

class MyModel:
    def __init__(self, params):
        self.params = params

    def train(self, data):
        # 在此处编写训练代码
        pass

    def predict(self, data):
        # 在此处编写预测代码
        pass

    def save(self, path):
        # 在此处编写保存模型代码
        pass

    @staticmethod
    def load(path):
        # 在此处编写加载模型代码
        pass

# 创建一个ModelWrapper实例
model = ModelWrapper(MyModel, params={'lr': 0.01})

# 加载训练数据
train_data = ...

# 训练模型
model.train(train_data)

# 保存模型
model.save('model.pkl')

# 加载已保存的模型
loaded_model = ModelWrapper.load('model.pkl')

# 加载测试数据
test_data = ...

# 使用模型进行预测
predictions = loaded_model.predict(test_data)

在上面的示例中，我们首先定义了一个MyModel类，该类包含了模型的初始化、训练、预测和保存等方法。然后，我们使用ModelWrapper将MyModel封装为更易用的类，通过指定MyModel类和参数来创建ModelWrapper实例。接下来，我们可以使用ModelWrapper实例调用封装的方法，如train()、predict()和save()等。

使用ModelWrapper还可以方便地保存和加载训练好的模型。在示例中，通过调用save()方法将模型保存到指定路径，并通过调用load()方法从指定路径加载模型。

总而言之，ModelWrapper是一个能够让Python模型更易用的工具，它提供了一组常用的功能，包括模型的初始化、训练、预测和保存等，使得使用模型更加简洁方便。