sklearn.externals.joblib的用法及实例解析：加速机器学习流程的利器

sklearn.externals.joblib是scikit-learn（sklearn）中用于模型持久化和加载的工具。它能够将训练好的模型保存到磁盘上，并在需要时重新加载模型，从而加速机器学习流程。

在机器学习中，训练模型是一个耗时的过程，因此希望能够将训练好的模型保存下来，以便在后续的使用中快速加载。这样可以节省时间，特别是在需要使用大规模数据进行模型评估、调参等操作时，能够更加高效地进行。

下面我们来看一下sklearn.externals.joblib的使用方法及实例解析。

用法：

1. 导入所需要的模块：

from sklearn.externals import joblib

2. 保存模型：

joblib.dump(model, "model.pkl")

其中，model是已经训练好的模型对象，model.pkl是保存模型的文件名，可以根据需要自行命名。

3. 加载模型：

loaded_model = joblib.load("model.pkl")

loaded_model就是加载出来的模型对象。

实例解析：

假设我们已经使用sklearn中的SVM模型进行了训练，并希望将训练好的模型保存下来以备后续使用。

from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.externals import joblib

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建SVM模型并训练
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算预测准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 保存模型
joblib.dump(clf, "svm_model.pkl")

运行上述代码后，我们就将SVM模型保存到了svm_model.pkl文件中。

接下来，我们可以加载保存的模型，并使用它对新的数据进行预测。

# 加载模型
loaded_model = joblib.load("svm_model.pkl")

# 使用加载的模型进行预测
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [7.7, 3.0, 6.1, 2.3]]
y_pred_new = loaded_model.predict(new_data)

print("New data prediction:", y_pred_new)

运行上述代码后，我们就可以使用加载的模型对新的数据进行预测，并输出预测结果。

通过使用sklearn.externals.joblib工具，我们可以方便地进行模型的持久化和加载，加速机器学习流程。