python파이썬 joblib 이용해 모델 저장하기

https://hyunsungstory.tistory.com/88 <= 앞에 포스팅된 글에서 작성한 내용을 가지고

모델을 저장하고 서버에 넘겨주는 joblib 사용법입니다.

 

실제 서비스에 적용하려면, 서비스를 운영하고 있는 서버에 scaler_X와 classifier2를 줘야합니다.

X스케일러,  인공지능 2개의 파일이 있어야 실제 서비스에 적용할 수 있습니다.

 

import joblib
joblib.dump(classifier2,'classifier.pkl')
joblib.dump(scaler_X,'scaler_X.pkl')

이렇게 저장할 변수, 저장할 파일명을 입력해주어 저장합니다.

빈 프로젝트에서도 작동을 하는지 알아보기위해 새로운 프로젝트에서 사용해보았습니다.

import joblib
import numpy as np
# 라이브러리를 import 해줍니다

classifier=joblib.load('classifier.pkl')
scaler_X=joblib.load('scaler_X.pkl')
# 저장되어있는 pkl파일을 불러옵니다.

## 나이는 25세이고, 연봉은 70000달러인 사람이 상품을 구매할지 구매하지 않을지 인공지능을 이용해 예측해보겠습니다

new_data = np.array([25,70000])
new_data=new_data.reshape(1,2)
new_data=scaler_X.transform(new_data) # 피처 스케일링 작업
classifier.predict(new_data) # 인공지능을 이용한 예측

코드블럭 위의 사진과같이 잘 작동하는 것을 확인할 수 있습니다.