models/model1.py
def train( self, xdata, ydata ):
        """Entrenamiento para un modelo multinomial de regularizacion L2 utilizando un metodo de optimizacion quasi-Newton"""

        print("Entrenando el modelo")
        self.lg.fit(xdata, ydata)
        joblib.dump(self.lg, './models/model1/saved/LogRskLearn.pkl')
        print("Modelo guardado en: ", os.path.abspath('/models/model1/saved/LogRskLearn.pkl'))
Entrenamiento para un modelo multinomial de regularizacion L2 utilizando un metodo de optimizacion quasi-Newton
Entrenamiento para un modelo multinomial de regularizacion L2 utilizando un metodo de optimizacion quasi-Newton
Entrenamiento para un modelo multinomial de regularizacion L2 utilizando un metodo de optimizacion quasi - Newton
def train( self, xdata, ydata ):
        print("Entrenando el modelo")
        self.lg.fit(xdata, ydata)
        joblib.dump(self.lg, './models/model1/saved/LogRskLearn.pkl')
        print("Modelo guardado en: ", os.path.abspath('/models/model1/saved/LogRskLearn.pkl'))
def train ( self , xdata , ydata ) : print ( "Entrenando el modelo" ) self . lg . fit ( xdata , ydata ) joblib . dump ( self . lg , './models/model1/saved/LogRskLearn.pkl' ) print ( "Modelo guardado en: " , os . path . abspath ( '/models/model1/saved/LogRskLearn.pkl' ) )
Entrenamiento para un modelo multinomial de regularizacion L2 utilizando un metodo de optimizacion quasi-Newton
Entrenamiento para un modelo multinomial de regularizacion L2 utilizando un metodo de optimizacion quasi - Newton
"""Entrenamiento para un modelo multinomial de regularizacion L2 utilizando un metodo de optimizacion quasi-Newton"""
self
xdata
ydata