为什么我的训练有素的字典无法准确预测？

Question

我有很多关于品牌以及这些品牌产品的数据。我正在做的是在一堆回归模型上进行GridSearch并将最佳估计量添加到字典中。所以看起来像这样-

{'Kellogs': {'Fruit Loops': MLPRegressor(<best parameters>)}}

然后预测，一盒的价格为2美元。

然后我将其腌制以用于Django应用程序。问题是，当我在本地训练它时，它运行得如此精确，很难否认它是正确的，但是当我导入“ trained_models.p”并像这样称呼它时-trained_models[brand][cereal].predict(np.array(1).reshape(-1, 1)预测为$ 12。

我在做什么错？

Answer 1

词典中包含的所有回归变量都需要重新拟合以最准确地进行预测。

通常不会花费太长时间。