2024-10-04 11:27:20 发布
网友
我有一个关于python模块的问题。我正在IBM watson studio的笔记本上工作。我想将KernelDensityEstimation模型转储(部署)为web服务。但是这个KDE模块没有“预测”功能。如果我想从IBMStudio部署机器学习模型,我假设它们应该具有“预测”功能。所以现在我想把这个功能添加到KernelDensity模块中。如何做到这一点?或者是否有任何方法可以部署此模型。多谢各位
通过继承KDE模块,您可以通过自己的自定义模块实现这一点。您需要做的是创建一个模块,添加一个从KernelDensity继承的自定义类,并在该类中添加您自己的方法,以便可以访问KernelDensity的所有类属性
例如:
from sklearn.neighbors import KernelDensity class MyKernelDensity(KernelDensity): def predict(): # Your code goes here pass
定义此参数后,应该始终从自定义模块导入MyKernelDensity,而不是导入KernelDensity
即
from my_module import MyKernelDensity density = MyKernelDensity(bandwidth=bandwidth, **kwargs) density.predict()
我只提供了一些例子,你必须相应地重写
通过继承KDE模块,您可以通过自己的自定义模块实现这一点。您需要做的是创建一个模块,添加一个从KernelDensity继承的自定义类,并在该类中添加您自己的方法,以便可以访问KernelDensity的所有类属性
例如:
定义此参数后,应该始终从自定义模块导入MyKernelDensity,而不是导入KernelDensity
即
我只提供了一些例子,你必须相应地重写
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