训练模型的持久化保存

第一：算法对象

复杂的模型训练训练耗时太长，避免重复劳动，有必要保存下来

第二：pickle

这个包主要的功能：序列化对象为字符串，反序列化

第三：dump方法和load方法

import pickle
#保存至本地
pickle.dump(model_kmeans,file=open('G:\data_operation\python_book\chapter4\model_cluster','wb'))
#打开
model_cluster2=pickle.load(file=open('G:\data_operation\python_book\chapter4\model_cluster','rb'))

print(model_cluster2.cluster_centers_)

第四：dumps方法和loads方法

      这两个方法仅仅执行序列化和放序列化操作，把对象转化成字符串形式，我们可以保存到数据库中