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使用joblib.load从磁盘读取xgboost模型时出现TypeError

是因为joblib库在加载模型时可能会遇到版本兼容性问题。为了解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

确保xgboost库和joblib库的版本兼容性。可以通过升级或降级这两个库的版本来解决兼容性问题。可以参考xgboost和joblib的官方文档或社区论坛了解版本兼容性信息。
检查模型文件是否完整且正确。确保从磁盘读取的模型文件没有损坏或被修改。可以尝试重新保存模型文件，并再次尝试加载。
尝试使用其他库或方法加载xgboost模型。除了joblib，还有其他库可以用于加载xgboost模型，例如pickle库。可以尝试使用pickle库加载模型，看是否能够成功。
检查模型文件的路径和文件名是否正确。确保路径和文件名的大小写、格式等都与实际情况一致。
如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新训练模型，并保存为其他格式，例如pickle或json，然后再尝试加载。

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XGBoost实战

import XGBClassifier # 以分隔符,读取文件，得到的是一个二维列表 iris = np.loadtxt('iris.data', dtype=str, delimiter=',...joblib.dump(xgb, 'xgb_model.pkl') # 模型加载 gbdt = joblib.load('xgb_model.pkl') # 模型预测 y_pred = xgb.predict...、测试集 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=1) # 调用XGBoost...模型，使用训练集数据进行训练（拟合） my_model = XGBRegressor( max_depth=30, learning_rate=0.01, n_estimators...=0, seed=None, missing=None, importance_type='gain') my_model.fit(train_X, train_y) # 使用模型对测试集数据进行预测

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【推荐收藏】带你撸一遍 XGBoost论文

但是这有一个问题，这样做每次都要从外存上读取数据到内存，这将会是十分耗时的操作。因此我们使用预读取（prefetching）将下一块将要读取的数据预先放进内存里面。...5.3 Blocks for Out-of-core Computation 因为XGBoost是要设计一个高效使用资源的系统，所以各种机器资源都要用上，除了CPU和内存之外，磁盘空间也可以利用来处理数据...在计算过程中，使用独立的线程将Block预提取到主内存缓冲区，这样子数据计算和磁盘读取可以同步进行，但由于IO非常耗时，所以还有2种技术来改善这种核外计算： Block Compression：块压缩...，并当加载到主内存时由独立线程动态解压缩； Block Sharding：块分片，即将数据分片到多个磁盘，为每个磁盘分配一个线程，将数据提取到内存缓冲区，然后每次训练线程的时候交替地从每个缓冲区读取数据...，有助于在多个磁盘可用时，增加读取的吞吐量。

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深入理解XGBoost：分布式实现

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重读XGBoost

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100天搞定机器学习|Day63 彻底掌握 LightGBM

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XGBoost简介

XGBoost所做的改进 2.1. 损失函数从平方损失推广到二阶可导的损失 GBDT的核心在于后面的树拟合的是前面预测值的残差，这样可以一步步逼近真值。...XGBoost使用了一种替代指标，即叶子节点的个数。此外，与许多其他机器学习模型一样，XGBoost也加入了L2正则项，来平滑各叶子节点的预测值。 2.3....无论是哪种，都会导致样本中出现大量的0。通常，利用稀疏性可以提高运算效率。XGBoost的方法是，每次分叉时，都指定一条默认分支，如果样本的这个特征为0，就走这个默认分支。...减少读写相关，提高Cache命中率由于预排序的数据是按列存储的，但训练时并不总是按列读取和写回，在需要按行读写的时候，将需要的行预先收集到一块连续内存上，再进行计算。...XGBoost使用了两种方法提高吞吐率，一个是对存储的内容进行压缩，读取时再进行解压，这相当于在读取代价和解压代价之间做了一个权衡。

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终于有人把XGBoost 和 LightGBM 讲明白了，项目中最主流的集成算法！

为了解决这个问题，XGBoost 独立一个线程专门用于从硬盘读入数据，以实现处理数据和读入数据同时进行。...此外，XGBoost 还用了两种方法来降低硬盘读写的开销：块压缩：对 Block 进行按列压缩，并在读取时进行解压；块拆分：将每个块存储到不同的磁盘中，从多个磁盘读取可以增加吞吐量。...位去存储直方图，相当于减少了 1/8；计算代价更小：计算特征分裂增益时，XGBoost 需要遍历一次数据找到最佳分裂点，而 LightGBM 只需要遍历一次 k 次，直接将时间复杂度从 O(#data...2.3 与 XGBoost 的对比本节主要总结下 LightGBM 相对于 XGBoost 的优点，从内存和速度两方面进行介绍。...2.3.1 内存更小 XGBoost 使用预排序后需要记录特征值及其对应样本的统计值的索引，而 LightGBM 使用了直方图算法将特征值转变为 bin 值，且不需要记录特征到样本的索引，将空间复杂度从

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