模型目录

支持 `train` 模式的机器学习算法会生成训练好的模型,这些模型存储在模型目录中。类似地,`predict` 过程可以使用这些训练好的模型来生成预测。模型通常是表示真实世界或虚构实体的数学公式。每个需要训练模型的算法都提供了计算此模型的公式和方法。

模型目录是 GDS 库中的一个概念,允许按名称存储和管理多个训练好的模型。本章将解释可用的模型目录操作。

名称 描述

gds.model.list

打印目录中当前可用模型的信息。

gds.model.exists

检查目录中是否存在指定名称的模型。

gds.model.drop

从目录中删除指定名称的模型。

gds.model.store

将目录中的指定名称的模型存储到磁盘。

gds.model.load

从磁盘加载指定名称并已存储的模型。

gds.model.delete

从磁盘中删除指定名称并已存储的模型。

gds.model.publish

使模型对所有用户可见。

模型的训练是相应算法的职责,并通过过程模式 - `train` 提供。训练、使用、列出和删除命名模型是绑定到 Neo4j 用户的管理操作。除非明确发布,否则由其他 Neo4j 用户训练的模型无法访问。

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