python/predictor.py

   1 from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   2 try:
   3     import cPickle as pickle
   4 except:
   5     import pickle
   6
   7
   8 predictors = None
   9
  10 def init(fname = './model.pkl'):
  11     global predictors
  12     f = open(fname, 'rb')
  13     predictors = pickle.load(f)
  14     f.close()
  15     return True;
  16
  17 def dump():
  18     global predictors
  19     ss = '\n'
  20     for i in predictors:
  21         ss += str(i.__dict__)
  22         ss += '\n'
  23     return ss
  24
  25
  26 def predict(index, features):
  27     pp = predictors[index]
  28     true_class = int(pp.classes_[1] == 1)
  29     prob = pp.predict_proba([features])[0, true_class]
  30     print prob
  31     return prob
  32
  33
  34 if __name__ == '__main__':
  35     init('./model.pkl')
  36     dump()
  37     feature=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,  1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,  2,2,2,2,2,2,2,2,2,2, 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]
  38     print predict(len(predictors) - 1, feature)
  39