我正在进行一个机器学习项目。我对数据应用了截断奇异值分解（SVD）来进行特征降维，然后在这些数据上训练了神经网络。我已经使用to_json()保存了神经网络模型。请问如何保存截断奇异值分解模型，以便以后转换未见过的数据？

以下是我使用截断奇异值分解的方式。

from sklearn.decomposition import TruncatedSVDmodel = TruncatedSVD(n_components=600,n_iter=10).fit(train_features)train_features= model.transform(train_features)test_features= model.transform(test_features)`

希望我已经把这个问题讲清楚了。有人能帮助我解决这个问题吗？

回答：

你可以使用Python的pickle库

import pickle# 保存pickle.dump(model, "model.p")# 再次加载with open('model.p', 'r') as fp:    model = pickle.load(fp)