머신러닝 모델을 학습시킨 후에는 이를 나중에 재사용하거나 배포할 수 있어야 합니다. 파이썬에서는 이를 위해 모델을 저장하고 로드하는 기능을 제공합니다.

모델 저장하기

훈련된 머신러닝 모델을 저장하기 위해서는 joblib 또는 pickle과 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

import joblib

# 모델 저장
joblib.dump(model, 'model.pkl')

모델 로드하기

저장된 모델을 다시 로드하여 재사용할 수 있습니다.

import joblib

# 모델 로드
model = joblib.load('model.pkl')

예외 처리

모델을 로드할 때 예외 처리를 통해 오류를 방지하는 것이 좋습니다.

import joblib

try:
    model = joblib.load('model.pkl')
except:
    print("모델을 로드하는 중에 오류가 발생했습니다.")

이렇게 함으로써, 해당 모델을 나중에 사용하거나 다른 시스템으로 전달하여 활용할 수 있습니다.

또한, pickle을 사용하여 모델을 저장하고 로드할 수도 있으나, joblib를 사용하는 것이 성능상 이점이 있습니다.

자료: joblib documentation