您将必须准备自己的序列化/反序列化方法。幸运的是，逻辑回归基本上可以通过系数和截距来捕获。但是，该LogisticRegression对象还保留了一些其他元数据，我们也可以围绕这些元数据进行捕获。我汇集了以下功能来完成工作。请记住，这仍然很粗糙：
import numpy as np
import json
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
def logistic_regression_to_json(lrmodel, file=None):
if file is not None:
serialize = lambda x: json.dump(x, file)
else:
serialize = json.dumps
data = {}
data['init_params'] = lrmodel.get_params()
data['model_params'] = mp = {}
for p in ('coef_', 'intercept_','classes_', 'n_iter_'):
mp[p] = getattr(lrmodel, p).tolist()
return serialize(data)
def logistic_regression_from_json(jstring):
data = json.loads(jstring)
model = LogisticRegression(**data['init_params'])
for name, p in data['model_params'].items():
setattr(model, name, np.array(p))
return model
注意，'coef_', 'intercept_','classes_'由于逻辑回归是直接线性模型，因此您可以自己进行预测，因此它只是矩阵乘法。
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