2014-12-17 14 views
7

Chcę zapisać i wczytać dopasowany losowy klasyfikator lasu, ale pojawia się błąd.Zapisywanie losowego lasu

forest = RandomForestClassifier(n_estimators = 100, max_features = mf_val) 
forest = forest.fit(L1[0:100], L2[0:100]) 
joblib.dump(forest, 'screening_forest/screening_forest.pkl') 
forest2 = joblib.load('screening_forest/screening_forest.pkl') 

Błąd jest:

File "C:\Users\mkolarek\Documents\other\TrackerResultAnalysis\ScreeningClassif 
ier\ScreeningClassifier.py", line 67, in <module> 
    forest2 = joblib.load('screening_forest/screening_forest.pkl') 
    File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\numpy_pickle.py", 
line 425, in load 
    obj = unpickler.load() 
    File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 858, in load 
    dispatch[key](self) 
    File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\numpy_pickle.py", 
line 285, in load_build 
    Unpickler.load_build(self) 
    File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 1217, in load_build 
    setstate(state) 
    File "_tree.pyx", line 2280, in sklearn.tree._tree.Tree.__setstate__ (sklearn\ 
tree\_tree.c:18350) 
ValueError: Did not recognise loaded array layout 
Press any key to continue . . . 

Czy muszę zainicjować forest2 czy coś?

+0

zapisać losowy las! :) – ihadanny

Odpowiedz

5

że rozwiązanie to cPickle zamiast:

with open('screening_forest/screening_forest.pickle', 'wb') as f: 
    cPickle.dump(forest, f) 

with open('screening_forest/screening_forest.pickle', 'rb') as f: 
    forest2 = cPickle.load(f) 

ale rozwiązanie joblib mogą być również użyteczne.

+0

Wypróbowałem to i nie działa między maszynami w moim przypadku :(dostałem dokładnie ten sam błąd z marynarką i cPickle – ihadanny

Powiązane problemy