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保存预测函数是机器学习模型部署的重要环节之一，可以使模型在其他环境中被调用。Python提供了多种方式来保存模型，常见的有pickle、joblib以及ONNX等格式。以下将详细讲解如何使用Python保存预测函数。

方法一：使用pickle保存预测函数

1. 导入pickle模块

import pickle

1. 训练模型并将预测函数保存到文件中

# 使用sklearn库的SVM模型作为示例
from sklearn import svm
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)

# 保存预测函数到文件中
with open('svm_model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(clf.predict, f)

1. 加载文件并使用预测函数进行预测

# 加载预测函数
with open('svm_model.pkl', 'rb') as f:
    predict_func = pickle.load(f)

# 使用预测函数进行预测
print(predict_func([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])) # 输出为[0]

方法二：使用joblib保存预测函数

1. 导入joblib模块

import joblib

1. 训练模型并将预测函数保存到文件中

# 使用sklearn库的SVM模型作为示例
from sklearn import svm
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)

# 保存预测函数到文件中
joblib.dump(clf.predict, 'svm_model.joblib')

1. 加载文件并使用预测函数进行预测

# 加载预测函数
predict_func = joblib.load('svm_model.joblib')

# 使用预测函数进行预测
print(predict_func([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])) # 输出为[0]

以上就是Python保存预测函数的完整攻略及代码实例。根据需求选择pickle、joblib或ONNX格式即可。