我正在使用一个我已经构建的kNN模型，我想导出为.mlmodel文件。我已经这样做了，但就效率而言，这可能需要一些工作。
我有python3.6、sklearn0.19.2和最新版本的mlcoretools。
最初，我用x_train和x_test作为float64的数组，用y_train和y_test作为int8的数组来训练我的模型。y值为0或1。使用：
import coremltools
coreml_model = coremltools.converters.sklearn.convert(model)
我得到这个错误：
ValueError: Class labels must be all of type int or all of type string.
很好。我把y值改为int32，它就起作用了。但我想要int8的原因是我应用程序中的内存原因。为什么int8不起作用？
另一个问题是输出。目前，我的标签是0或1。但是，有没有办法让模型输出字符串go或stop，而不是1或0？似乎在文档中，在输入中我可以有dict，但不能用于输出。理想情况下，这样的东西对输出来说会很好，但我无法让它工作：labels = {“stop” : 0, “go” : 1}
CoreML当前不支持将int8作为输入数据类型。
如果希望模型预测字符串，则应该使用字符串标签。也就是说，可以更改模型，使其输出字符串而不是数字。
您将不得不编辑mlmodel文件；spec"；对象，并填充spec.kNearestNeighborsClassifier的stringClassLabels字段。