В чем разница между библиотекой pickle и joblib при работе с машинным обучением?

Разница между библиотеками pickle и joblib при работе с машинным обучением заключается в их области применения и оптимизации. gist.ly www.aicodesnippet.com

Pickle — библиотека для сериализации объектов общего назначения на Python. www.aicodesnippet.com {8-host} Её используют для простых задач сериализации или при работе с объектами, которые не сильно зависят от массивов NumPy. www.aicodesnippet.com Некоторые преимущества Pickle:

• Простота использования. io.traffine.com Pickle прост в использовании как для новичков, так и для экспертов. io.traffine.com
• Поддержка сложных объектов Python. io.traffine.com Pickle может обрабатывать сложные объекты Python, включая пользовательские классы, функции и модели машинного обучения. io.traffine.com
• Совместимость с несколькими библиотеками Python. io.traffine.com Pickle может сериализовать и десериализовать модели из различных библиотек машинного обучения на основе Python. io.traffine.com

Некоторые недостатки Pickle:

• Не подходит для работы с большими объёмами данных. io.traffine.com Pickle может испытывать трудности с большими наборами данных и моделями из-за ограничений в обработке обширных структур данных. io.traffine.com
• Не работает с другими языками программирования. io.traffine.com Pickle специфичен для Python, поэтому его нельзя использовать с другими языками программирования. io.traffine.com
• Риски безопасности. io.traffine.com Загрузка файла Pickle из ненадёжного источника может привести к уязвимостям безопасности, так как при загрузке может выполняться вредоносный код. io.traffine.com

Joblib — библиотека, оптимизированная для сериализации объектов, содержащих большие массивы NumPy. www.aicodesnippet.com {8-host} Её используют при работе с моделями машинного обучения, которые содержат большие массивы NumPy, например модели scikit-learn. www.aicodesnippet.com Некоторые преимущества Joblib:

• Эффективность. gist.ly www.aicodesnippet.com Joblib оптимизирован для больших массивов и может работать быстрее. gist.ly
• Сжатие. gist.ly Joblib может сжимать сериализованные объекты, что более эффективно с точки зрения хранения. gist.ly
• Автоматическое исправление ошибок. www.analyticsvidhya.com Joblib автоматически исправляет ошибки при чтении или записи файлов, что делает его более надёжным, чем ручное сериализацию. www.analyticsvidhya.com
• Возможность сохранения нескольких итераций одной модели. www.analyticsvidhya.com Это упрощает сравнение и выбор наиболее точной модели. www.analyticsvidhya.com

Таким образом, Pickle подходит для общих объектов и небольших наборов данных, а Joblib — для работы с большими числовыми данными и массивами. gist.ly