링크에 대한 의XGBoost 안내,
bst.save_model('0001.모델')
bst.dump_model('덤프.raw.txt')#덤프 모델 bst.dump_model('덤프.raw.txt','featmap.txt')#덤프 모형의 특징을 가진 지도
bst=xgb.터({'nthread':4})#init 모델 bst.load_model("모델입니다.bin")#데이터를 로드
나의 질문은:
save_model
&dump_model
? '0001.모델'
고'덤프.raw.txt','featmap.txt'
?모델입니다.bin
다른 이름을 저장하0001.모델
? model_A
고model_B
는데,모두 저장 모델은 미래를 위해 사용하는저장
&`로드
기능을 사용해야 합니까? 을 도울 수 있을 보여 명확한 프로세스?모두 기능save_model
과dump_model
모델을 저장,차이점은dump_model
저장할 수 있는 기름 저장에 나무를 텍스트 형식입니다.
는load_model
업 모델에서save_model
. 모델서dump_model
를 사용할 수 있습니다 예를 들어xgbfi.
을 로드하는 동안 모델의 필요하신 경로를 지정하려면의 모델을 저장됩니다. 이 예에서는bst.load_model("모델입니다.bin")
모델로드 파일의모델입니다.bin
-그것은 단지의 이름을 가진 파일의 모델이다. 행운을 빕니다!
나는 나의 길을 찾기 때문에 여기에 내가 방법을 찾고 있었을 저장하고 부하 제 xgboost 모델입니다. 여기에는 방법이 내 문제를 해결:
import pickle
file_name = "xgb_reg.pkl"
# save
pickle.dump(xgb_model, open(file_name, "wb"))
# load
xgb_model_loaded = pickle.load(open(file_name, "rb"))
# test
ind = 1
test = X_val[ind]
xgb_model_loaded.predict(test)[0] == xgb_model.predict(test)[0]
Out[1]: True