从 0.6 版本中挽救一个 XGBoostClassifier答案

【问题标题】：Salvaging a XGBoostClassifier from version 0.6从 0.6 版本中挽救一个 XGBoostClassifier
【发布时间】：2021-06-04 12:07:21
【问题描述】：

我在 0.6 版期间使用他们的 sklearn api 训练了 XGBoost 模型，因此分类器属于 XGBClassifier() 类。我已将其保存为 pickle 格式。

但是，最近我需要将整个环境迁移到 Python 3.6，以及 XGBoost 1.0 的更新版本。

我尝试按照他们关于加载/保存模型的指南 (https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/saving_model.html)，但旧的 XGBClassifer 模型似乎没有任何这些方法。

如何处理这个经过训练的 XGBClassifier() 对象，以便将其转换为可在 XGBoost 1.0 中加载？

tldr; 我有一个使用他们的 sklearn api (XGBClassifier()) 从 0.6 版开始训练的腌制 XGB 模型，如何将其转换为更新的版本以便 XGBoost 1.0 可以打开它？

【问题讨论】：

标签： xgboost

【解决方案1】：

刚刚找到解决办法。

所以对于旧的 sklearn api XGBClassifier，您可以将模型保存为二进制格式。所以你正常加载泡菜然后你调用隐藏的助推器对象并调用save_model：

clf = pkl.load(model,'rb') clf._booster.save_model('clf.model')

然后在更新的 XGBoost 1.0 环境中，您可以这样做：

clf = xgb.XGBoostClassifier() clf.load_model('clf.model')

就是这样！

【讨论】：