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社区首页 >问答首页 >如何将经过训练的xgboost基模型参数加载到xgboost中？

问如何将经过训练的xgboost基模型参数加载到xgboost中？
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Stack Overflow用户

提问于 2021-07-14 18:51:45

回答 1查看 163关注 0票数 0

在Python中使用基础API (即xgboost.train(args))训练和保存xgboost模型时，我们可以使用.save_model()保存参数：

import xgboost

model = xgboost.train(args)  # Learning API
model.save_model(args)

loaded_model = xgboost.XGBRegressor()  # Scikit-Learn API
loaded_model.load_model(args)

我们如何将这个经过训练的模型加载到中？我的目标是将一个经过训练的xgboost模型(使用Learning API训练)加载到xgboost Scikit-Learn API中作为一个合适的模型，这样我就可以利用其他sklearn函数。

我在上面的代码中包含的方法不能使加载的模型与其他sklearn函数一起工作，并且当我尝试在模型上使用其他sklearn函数时，我会得到一个NotFittedError。

下面是我正在使用的模型的Python API的链接：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html

我正在使用'Learning API‘训练模型，并试图将模型加载到'Scikit-Learn API’中。

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-07-14 18:57:34

假设您已经使用了scikit-learn包的标准分类器或模型之一，则可以使用pickle保存和加载模型

import pickle
 
model.train(X)
saved_model = pickle.dumps(model)
 
# Load the pickled model
loaded_model = pickle.loads(saved_model)
 
# Using the loaded model to predict new data
loaded_model.predict(X_test)

您还可以将saved_model保存到任意文件中，然后加载它。

import pickle
 
model.train(X)

file_pi = open('model.obj', 'w') 
pickle.dump(model, file_pi)

 
# Load the pickled model
filehandler = open(filename, 'r') 
loaded_model = pickle.load(filehandler)
 
# Using the loaded model to predict new data
loaded_model.predict(X_test)

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/68383668

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