机器学习 · 函数

保存模型

使用 joblib 保存模型到文件。

调用签名(模型, 路径, **选项)

保ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 完整案例：按字段调用 保存模型
设 结果 = 机器学习.保存模型(
    模型=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 模型;首次使用建议先 打印(...
    路径="outputs/示例.txt",  # 必填；文件或目录路径，可以传字符串或 Path
    **[1, 2, 3, 4],  # 可选；额外关键字参数，用字典形式展开传入
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

3 个参数

参数类型 / 传入方式说明

模型可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入模型;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传或对象为 None 会报 TypeError/AttributeError;先调用对应的创建函数拿到模型再传入

路径可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

文件或目录路径，可以传字符串或 Path。

常见错误：漏传或路径不存在会报 FileNotFoundError;先确认路径拼写并用存在检查

选项可选 · 默认不传则为空

未声明可变关键字参数，用 **字典展开

额外关键字参数，用字典形式展开传入。

常见错误：类型不匹配会报 TypeError;按字段类型列传值,首次使用建议先打印(结果) 确认结构

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

# 完整案例：按字段调用 保存模型
设 结果 = 机器学习.保存模型(
    模型=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 模型;首次使用建议先 打印(...
    路径="outputs/示例.txt",  # 必填；文件或目录路径，可以传字符串或 Path
    **[1, 2, 3, 4],  # 可选；额外关键字参数，用字典形式展开传入
)
打印(结果)

# 进阶组合:保存模型 配合 机器学习 业务流使用
设 模型 = 机器学习.训练线性回归([[1], [2], [3]], [2, 4, 6])
设 结果 = 机器学习.保存模型(
    模型=[1, 2, 3, 4],  # 必填
    路径="outputs/示例.txt",  # 必填
    **[1, 2, 3, 4],  # 选项
)
设 结果 = 机器学习.预测(模型, [[4]])
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 2 个必填参数

## 参数 1: 模型
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器学习.保存模型()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器学习.保存模型(模型=[1, 2, 3, 4])

## 参数 2: 路径
# 错误:路径不存在会报 FileNotFoundError
# 设 结果 = 机器学习.保存模型(路径="不存在的文件")  # FileNotFoundError
# 修复:先确认路径存在
设 路径 = "outputs/示例"
设 结果 = 机器学习.保存模型(路径=路径)
打印(结果)