<div dir="ltr"><div><div>More often than not, forward compatiblity is not possible. I don't think there are lots of companies doing so, as even backward compatibility is tricky to achieve.<br></div>Even with serializing the version, if the previous version doesn't know about the additional data structures that have an impact on the model, you are screwed. I don't think there is anything you can expect for forward compatibility...<br><br></div>Cheers,<br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2016-08-03 19:29 GMT+01:00 Andreas Mueller <span dir="ltr"><<a href="mailto:t3kcit@gmail.com" target="_blank">t3kcit@gmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
  
    
  
  <div bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    Hi Shi.<br>
    In general, there is no guarantee that models built with one version
    will work in a different version.<br>
    In particular, loading in an older version when built in a newer
    version seems something that's tricky to achieve.<br>
    <br>
    We might want to warn the user when doing this. The docs are not
    very explicit about this.<br>
    <br>
    Opened an issue:<br>
    <a href="https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/7135" target="_blank">https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/7135</a><br>
    <br>
    Andy<div><div class="h5"><br>
    <br>
    <div>On 08/02/2016 05:02 PM, Shi Yu wrote:<br>
    </div>
    </div></div><blockquote type="cite"><div><div class="h5">
      <div dir="ltr">Hello,
        <div><br>
        </div>
        <div>We trained SVM models in scikit-learn 0.17 and saved it as
          pickle files. When loading the models back in a lower version
          of scikit-learn 0.15, the outputs are entirely different. 
          Basically for binary classification problem, for the same test
          data,  it swapped the probabilities and gave an opposite
          prediction.  In 0.17 the probability is [0.02668825,
           0.97331175] and the prediction is 1.  In 0.15 the probability
          is [0.97331175, 0.02668825] and the prediction is 0.  </div>
        <div><br>
        </div>
        <div>I wonder is anyone seeing the same issue, or it has been
          notified.  I could provide more details for error replication
          if required. </div>
        <div><br>
        </div>
        <div>Best,</div>
        <div><br>
        </div>
        <div>Shi</div>
      </div>
      <br>
      <fieldset></fieldset>
      <br>
      </div></div><pre>_______________________________________________
scikit-learn mailing list
<a href="mailto:scikit-learn@python.org" target="_blank">scikit-learn@python.org</a>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn</a>
</pre>
    </blockquote>
    <br>
  </div>

<br>_______________________________________________<br>
scikit-learn mailing list<br>
<a href="mailto:scikit-learn@python.org">scikit-learn@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn</a><br>
<br></blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Information System Engineer, Ph.D.<br>Blog: <a href="http://blog.audio-tk.com/" target="_blank">http://blog.audio-tk.com/</a><br>LinkedIn: <a href="http://www.linkedin.com/in/matthieubrucher" target="_blank">http://www.linkedin.com/in/matthieubrucher</a></div></div></div>
</div>