在scikit-learn中将分类器保存到postrgesql数据库中

Question

我知道scikit学习模型可以通过使用joblib保留在文件中（如此处所述：http://scikit-learn.org/stable/modules/model_persistence.html）。但是，由于我在postgresql plpythonu函数中有机器学习过程，因此我宁愿将模型保留在Postgresql数据库中。

推荐什么，在Postgresql数据库中存储scikit-learn模型的最便捷方法？

Answer 1

[这是python中的示例代码，用于将经过训练的模型发送到Postgres表。请注意，您首先需要创建一个表，该表的列为“ bytea”类型，以按二进制格式存储腌制的sklearn模型。

from sklearn import svm

import psycopg2
import pickle

#### # Connect to postgres

connection = psycopg2.connect(user, password, host, port, database)
cur = connection.cursor()
model = svm.OneClassSVM()
model.fit(features)   # features are some training data
data = pickle.dumps(model)    # first we should pickle the model

#### # Assuming you have a postgres table with columns epoch and file

sql = "INSERT INTO sampletable (epoch, file)  VALUES(%s)"
cur.execute(sql, (epochpsycopg2.Binary(data)) )
connection.commit()