3.4　决策树的存储

构造决策树是很耗时的任务，即使处理很小的数据集，如前面的样本数据，也要花费几秒时间，如果数据集很大，将会耗费很多计算时间，而用构建好的决策树解决分类问题，可以很快完成。因此，为了节省计算时间，最好能够在每次执行分类时调用已经构造好的决策树。为了解决这个问题，需要使用Python模块pickle序列化对象。序列化对象可以在磁盘上保存对象，并在需要的时候读取出来。

假设已经得到决策树{&apos；有自己的房子&apos；： {0： {&apos；有工作&apos；： {0： &apos；no&apos；， 1： &apos；yes&apos；}}， 1： &apos；yes&apos；}}，使用pickle.dump存储决策树。

在该Python文件的相同目录下，会生成一个名为classifierStorage.txt的文件，这个文件以二进制形式存储着决策树。可以使用sublime txt打开看存储结果。

这个是二进制存储文件，无须看懂里面的内容，会存储、会用即可。将决策树存储成这个二进制文件后，下次怎么使用呢？很简单，使用pickle.load载入即可，编写代码如下：

如果在该Python文件的相同目录下，有一个名为classifierStorage.txt的文件，我们就可以运行上述代码。运行结果如图3-5所示。

图3-5　运行结果

从上述结果中可以看到，我们顺利加载了存储决策树的二进制文件。