Python機械学習/pickleファイルを使ったオブジェクトの保存

Introduction

Pythonで機械学習をする際のデータやモデルの保存にはpickleファイルを使用するのが非常に便利なので，その使い方についてメモを残しておく．

データの準備

今回はScikit-learnのガンデータを使用．

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import pandas as pd

cancer = load_breast_cancer()
data_feature = pd.DataFrame(cancer.data, columns=cancer.feature_names)
data_target = pd.DataFrame(cancer.target)

csvファイルでデータ管理

まずは一般的なCSVファイルでのデータ読み書きについて記す．

csvファイルで保存

data_feature.to_csv('data_feature.csv')
data_target.to_csv('data_target.csv')

csvファイルの読込

feature_csv = pd.read_csv('data_feature.csv', index_col=0)
target_csv = pd.read_csv('data_target.csv', index_col=0)

pickleファイルでデータ管理

では本題のpickleファイルでのデータ読み書きについて記す．

pickleファイルで保存

data_feature.to_pickle('data_feature.pkl')
data_target.to_pickle('data_target.pkl')

pickleファイルの読込

feature_pkl = pd.read_pickle('data_feature.pkl')
target_pkl = pd.read_pickle('data_target.pkl')

pickleファイルで保存することで，ヘッダーやインデックスの有無など気にすることなく，保存時のデータをそのまま読み込めるので非常に便利．

機械学習モデルをpickleファイルで管理

生成した機械学習モデルもpickleで保存できるので，その方法について記す．

とりあえずロジスティック回帰でモデル生成．

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(feature_pkl, target_pkl)

print(model.score(feature_pkl, target_pkl))

Out:
0.945518453427065

モデルの保存

import pickle
pickle.dump(model, open('model.pkl', 'wb'))

モデルの読込

model_pkl = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

print(model_pkl.score(feature_pkl, target_pkl))

Out:
0.945518453427065

Conclusion

今回使用した関数．

• DF.to_pickle()：データフレームをpickleファイルで保存
• DF.read_pickle()：pickleファイルで保存されたデータフレームの読込
• pickle.dump()：機械学習モデルをpickleファイルで保存
• pickle.load()：pickleファイルで保存された機械学習モデルの読込

pythonによる機械学習が捗ると思うので，pickleファイルを活用されたし．

Code

# データの準備
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import pandas as pd

cancer = load_breast_cancer()
data_feature = pd.DataFrame(cancer.data, columns=cancer.feature_names)
data_target = pd.DataFrame(cancer.target)


# csvファイルでデータ管理
## データの保存
data_feature.to_csv('data_feature.csv')
data_target.to_csv('data_target.csv')
## データの読込
feature_csv = pd.read_csv('data_feature.csv', index_col=0)
target_csv = pd.read_csv('data_target.csv', index_col=0)


# pickleファイルでデータ管理
## データの保存
data_feature.to_pickle('data_feature.pkl')
data_target.to_pickle('data_target.pkl')
## データの読込
feature_pkl = pd.read_pickle('data_feature.pkl')
target_pkl = pd.read_pickle('data_target.pkl')


# 機械学習モデルをpickleファイルで管理
## モデル生成
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(feature_pkl, target_pkl)

print(model.score(feature_pkl, target_pkl))
## データ保存
import pickle
pickle.dump(model, open('model.pkl', 'wb'))
## データの読込
model_pkl = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

print(model_pkl.score(feature_pkl, target_pkl))