Charger un objet avec joblib

Pour charger un objet sérialisé avec joblib, vous utilisez la fonction joblib.load(). Cela permet de récupérer l’objet précédemment enregistré dans un fichier et de le restaurer dans l’état où il se trouvait lors de sa sauvegarde.

Fonctions :

  • joblib.load()

    La fonction joblib.load() permet de charger un objet sérialisé précédemment à l'aide de joblib.dump(). Cela permet de restaurer l'objet dans son état d'origine afin de l'utiliser à nouveau, sans avoir à le réentraîner ou le recalculer. Cette méthode est très utilisée pour charger des modèles de machine learning ou des objets complexes dans le cadre de l'analyse de données.

    Importation :

    import joblib

    Attributs :

    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    filename str Le chemin du fichier contenant l'objet sérialisé. Ce fichier a généralement l'extension .joblib. None
    joblib.load() function Fonction utilisée pour charger un objet sérialisé depuis un fichier. None

    Exemple de code :

    import joblib

# Charger le modèle depuis un fichier
loaded_model = joblib.load('modele_random_forest.joblib')

# Faire une prédiction avec le modèle chargé
X_test = [[1, 2], [3, 4]]
predictions = loaded_model.predict(X_test)
print(predictions)

    Explication du code :

    

      
 	
    1. Importation de joblib : Le module joblib est importé afin de pouvoir charger les objets sérialisés.
      2. 
 	
    2. Chargement de l'objet : joblib.load('modele_random_forest.joblib') charge le modèle sérialisé à partir du fichier modele_random_forest.joblib.
      3. 
 	
    3. Faire une prédiction : Une fois le modèle chargé, nous l'utilisons pour faire une prédiction avec de nouvelles données (X_test).
      4. 

    


    


    Remarques
    

      
 	
    1. 

      Compatibilité : Assurez-vous que la version de joblib utilisée pour charger l'objet est compatible avec la version utilisée pour le sérialiser. Cela permet d'éviter des erreurs ou des comportements inattendus, en particulier pour les objets complexes comme les modèles ML.
      

      2. 
 	
    2. 

      Chemin d'accès : Le chemin du fichier dans lequel l'objet a été sauvegardé doit être correct. Si le fichier n'existe pas ou si le chemin est incorrect, cela entraînera une erreur.
      

      3. 
 	
    3. 

      Types d'objets : Vous pouvez charger différents types d'objets sérialisés avec joblib, comme des modèles de machine learning, des tableaux NumPy ou tout autre objet complexe qui a été sérialisé via joblib.dump().
      

      4.