sklearn.externals.joblib与pickle的比较：选择机器学习模型保存方法的指南

机器学习模型在实际应用中通常需要保存和加载，以便在需要时重新使用。Scikit-learn是一个常用的机器学习库，提供了两个常用的模型保存方法：sklearn.externals.joblib和pickle。在选择使用哪个保存方法时，我们可以考虑以下几个因素：性能、可移植性和安全性。

1. 性能：

- sklearn.externals.joblib：joblib是scikit-learn库专门设计的一个用于高效保存和加载大型numpy数组的工具。它使用了LZ4压缩算法，因此在保存和加载时速度非常快，并且能够有效地处理大型数据集。因此，当需要保存和加载大型模型或大型numpy数组时，joblib是一个较好的选择。

- pickle：pickle是Python标准库提供的一个通用的对象序列化库，可以保存任何Python对象。它使用了较为通用的LZ77压缩算法，相对于joblib来说保存和加载速度会慢些。

2. 可移植性：

- sklearn.externals.joblib：joblib专门针对scikit-learn库进行了优化，因此它只能用于保存和加载scikit-learn模型。如果需要在其他机器学习库中使用该模型，可能需要转换为其他格式。

- pickle：pickle是Python标准库提供的通用对象序列化库，可以保存任何Python对象，因此可以在任何Python环境中使用。

3. 安全性：

- sklearn.externals.joblib：由于joblib是专门为scikit-learn设计的，因此它具有一些安全功能，如对保存的模型进行MD5哈希校验，防止被恶意修改。这使得joblib在保存和加载模型时更加安全。

- pickle：pickle库由于是通用的，没有针对模型保存的安全功能，因此保存和加载模型时需要额外的安全措施。

下面是一个使用示例，展示如何使用joblib和pickle保存和加载模型：

# 使用joblib保存和加载模型
from sklearn.externals import joblib

# 保存模型
joblib.dump(model, 'model.joblib')

# 加载模型
loaded_model = joblib.load('model.joblib')


# 使用pickle保存和加载模型
import pickle

# 保存模型
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

# 加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    loaded_model = pickle.load(f)

总结来说，sklearn.externals.joblib适用于保存和加载大型模型和大型numpy数组，而pickle适用于保存和加载通用的Python对象。根据应用场景选择适合的方法，并根据需要考虑性能、可移植性和安全性因素。