【源码】基于Python和Go的机器学习模型预测服务

项目简介

本项目是一个基于Python和Go的机器学习模型预测服务，提供了高效、可靠的模型预测功能。通过Python进行模型训练、保存和加载，利用Go语言实现模型预测服务，提供跨语言的模型预测解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 支持使用Python进行模型训练，并可将模型保存为多种格式，如pickle、XGBoost的二进制格式等。
2. 能从Python pickle文件、XGBoost的二进制文件等格式加载模型，使用Go语言实现模型预测服务。
3. 结合Python和Go语言，实现跨语言的模型预测服务，使模型训练和预测可在不同语言环境中进行。
4. 包含多个测试脚本，使用Python和Go语言分别验证模型读取、保存和预测功能的正确性。
5. 项目中的Python代码有详细文档和注释，代码结构易于理解且有使用说明。

安装使用步骤

1. 安装依赖：根据项目需求，安装Python和Go的依赖库，如LightGBM、XGBoost、scikit - learn等。
2. 模型训练与保存：使用Python进行模型训练，并保存为指定格式，如pickle文件、XGBoost的二进制文件等。
3. 加载模型：根据项目需求，使用Go语言加载模型，并配置模型预测服务。
4. 预测服务：通过Go语言实现模型预测服务，提供API接口供外部调用。
5. 测试验证：运行项目中的测试脚本，验证模型读取、保存和预测功能的正确性。

下载地址

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