部署Orange 3模型

Question

是的，我读过https://datascience.stackexchange.com/questions/23100/is-there-an-orange-server-to-deploy-the-models-developed-in-orange-3。

我的意思是我不一定要有Orange服务器(尽管很明显有它会很好)，而是我想以某种方式部署在Orane中开发的模型，例如替换输入数据文件并从命令行重新运行Orange中构建的模型以获得一些预测(或者在Python代码中导入Orange，加载模型并告诉它使用新的数据集并从中获取预测，这会更好)。

Answer 1

使用Save Model小部件将模型保存到一个pickle文件中，然后可以将该文件加载到Python中并使用它对新数据进行分类。

假设模型被保存到"my_model.pkcls“，您的(新)数据保存在"my_data.tab”中，请使用Python语言完成以下操作：

import Orange
import pickle

model = pickle.load(open("my_model.pkcls", "rb"))
data = Orange.data.Table("my_data.tab")
print(model(data))

有关调用模型的其他方式，请参阅文档，例如：https://orange-data-mining-library.readthedocs.io/en/latest/tutorial/classification.html#learners-and-classifiers。