我有兴趣保存在Sklearn中创建的模型（例如，EmpiricalCovariance、MinCovDet或OneClassSVM），并在以后重新应用。我熟悉保存PKL文件和joblib的选项，但我更喜欢显式保存模型，而不是序列化的python对象。这样做的主要动机是它可以方便地查看模型参数。
我找到了一个这样做的参考：http://thiagomarzagao.com/2015/12/07/model-persistence-without-pickles/
问题是：我能指望这会随着时间的推移而工作吗（即sklearn的新版本）？这是一个过于"技巧"的解决方案吗？
有人有这样做的经验吗？
谢谢Jonathan
我不认为这是一个棘手的解决方案，一位同事也做过类似的事情，他导出了一个模型供记分员使用，这个模型是用golang编写的，比scikit学习记分员快得多。如果你担心与sklearn的未来版本的兼容性，你应该考虑使用像conda或virtualenv这样的环境管理器；无论如何，这只是一个很好的软件工程实践，无论如何你都应该开始习惯。