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python - 部署 Orange 3 模型

问题描述

是的，我已阅读https://datascience.stackexchange.com/questions/23100/is-there-an-orange-server-to-deploy-the-models-develop-in-orange-3。

我的意思是我不必拥有 Orange 服务器（尽管显然拥有它会很好），而是我想以某种方式部署在 Orane 中开发的模型，例如替换输入数据文件并重新运行在 Orange 中构建的模型从命令行获取一些预测（或者在 Python 代码中导入 Orange，加载模型并告诉它使用新的数据集并从中获取预测，这样会更好）。

标签： pythonpython-3.xorange

解决方案

使用 Save Model 小部件将模型保存到 pickle 文件中，然后您可以将其加载到 Python 中并使用它来分类新数据。

假设模型保存到“my_model.pkcls”并且您的（新）数据在“my_data.tab”中，请在 Python 中执行此操作：

import Orange
import pickle

model = pickle.load(open("my_model.pkcls", "rb"))
data = Orange.data.Table("my_data.tab")
print(model(data))

有关调用模型的其他方式，请参阅文档，例如：https ://orange-data-mining-library.readthedocs.io/en/latest/tutorial/classification.html#learners-and-classifiers 。

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