加载 XGBoost 模型：ModuleNotFoundError：没有名为“sklearn.preprocessing._label”的模块答案

【问题标题】：Loading XGBoost Model: ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.preprocessing._label'加载 XGBoost 模型：ModuleNotFoundError：没有名为“sklearn.preprocessing._label”的模块
【发布时间】：2019-12-26 20:15:11
【问题描述】：

我在使用以下代码加载预训练的 xgboost 模型时遇到问题：

xgb_model = pickle.load(open('churnfinalunscaled.pickle.dat', 'rb'))

当我这样做时，我收到以下错误：

ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-31e7f426e19e> in <module>()
----> 1 xgb_model = pickle.load(open('churnfinalunscaled.pickle.dat', 'rb'))

ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.preprocessing._label'

我没有在网上看到任何东西，所以非常感谢任何帮助。

【问题讨论】：

我遇到了同样的问题。奇怪的是，当我尝试在 Mac 上解开同一个文件时，它运行正常，但是，当我尝试在 Linux（Debian GNU/Linux 9）上解开同一个文件时，我遇到了同样的错误你做了...

标签： pickle xgboost

【解决方案1】：

我能够解决我的问题。只需将 scikit-learn 从 0.21.3 更新到 0.22.0 似乎就可以解决问题。在此过程中，我还必须将我的pandas 版本更新为 0.25.2。

此链接中提供了提示：https://www.gitmemory.com/vruusmann，其中指出：

在 Scikit-Learn 版本从 0.21.X 升级到 0.22.X 期间，许多模块被重命名（通常通过在模块名称前加上下划线字符）。例如，sklearn.preprocessing.label.LabelEncoder 变为 sklearn.preprocessing._label.LabelEncoder。

【讨论】：

我的pandas版本是1.2.3，但我也有同样的问题
@EgoPingvina 我遇到了同样的问题，并通过升级 xgboost 库（到版本 1.4.0）解决了它