函数包定义

dataset

导入

from easyinsight import dataset

读数据集

读系统数据集与用户数据集使用同一个接口。

data = dataset.read_dataset('dataset name')

model

导入

from easyinsight import model

存储模型

调用save_model方法,传入要存储模型的变量与模型名称,模型类型自动识别,目前支持sklearn、lightgbm、xgboost、keras、tensorflow五种库。

model.save_model(model_instance, 'model name')

读取模型

调用load_model方法,需要指定模型名称与模型类型

saved_model = model.load_model('model name', model_type='xgboost')

对于tensorflow,需要额外传入tensorflow session,实例代码如下

tf.reset_default_graph() # 如报变量重名错误应先reset
sess = tf.Session()
sess = model.load_model('model name', 'tensorflow', sess)
sess.close() # session使用完应关闭