scikit-learnでシリアライズしたモデルを読み込み、テキストを分類する(corpusは自前)

load_model.py

# -*- coding: utf-8 -*-

from sklearn.externals import joblib
from sklearn.metrics import classification_report
import corpus

def predict(text):
    dictionary = corpus.get_dictionary(create_flg=False)
    vector = [corpus.get_vector(dictionary, text)]
    clf = joblib.load("model/model")

    return {
        'label' : clf.predict(vector)[0],
        'acc'   : clf.predict_proba(vector)[:,1][0]
    }

if __name__ == '__main__':
    text = '渋谷のおしゃれバーでビールをぐいぐい'
    result = predict(text)
    print result