【xgboost】xgboost模型的保存与加载

XGBoost模型保存与加载
最新推荐文章于 2025-03-10 10:29:45 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-10 10:29:45 发布 · 7.7k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#xgboost模型保存 #xgboost 模型加载

本文介绍了几种保存和加载XGBoost模型的方法，包括使用Python的pickle库进行序列化，以及xgboost自带的save_model和load_model函数。通过实例展示了如何使用pickle保存模型到文件以及从文件中加载模型。
部署运行你感兴趣的模型镜像

xgboost模型的保存方法

有多种方法可以保存xgboost模型，包括pickle，joblib，以及原生的save_model，load_model函数

其中Pickle是Python中序列化对象的标准方法。

这里使用Python pickle API序列化xgboost模型，并将序列化的格式保存到文件中

示例代码

import pickle
# save model to file 模型保存
pickle.dump(model, open("pima.pickle.dat", "wb"))

# load model from file 模型加载
loaded_model = pickle.load(open("pima.pickle.dat", "rb"))

参考资料

相关内容比较简单，这里主要是作为记录以为以后备用，参考：

如何保存和加载XGBoost模型（save model and load model）_liuzh的博客-优快云博客_xgboost模型保存与调用

How to Save Gradient Boosting Models with XGBoost in Python 

XGBoost模型保存与读取（多分类问题）_再见OrG的博客-优快云博客 

Xgboost 模型保存和载入（） - 静悟生慧 - 博客园 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.9

Python3.9

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

数据处理和分析之分类算法：XGBoost：XGBoost模型解释与可视化
2401_87715305的博客
09-29 1555
通过上述分析，我们不仅训练了一个XGBoost模型来预测泰坦尼克号乘客的生存概率，还通过特征重要性、SHAP值和决策树可视化对模型进行了深入的解释。这有助于我们理解哪些特征对预测结果影响最大，以及模型是如何基于这些特征做出决策的。特征选择：基于特征重要性分析，移除对模型贡献较小的特征，以减少模型复杂度。超参数调优：使用网格搜索或随机搜索等方法，调整XGBoost的超参数，如学习率、树的深度、正则化参数等，以提高模型性能。交叉验证：使用交叉验证来评估模型的稳定性和泛化能力，避免过拟合。集成学习。
R语言构建xgboost模型：模型的保存（xgb.save）和加载（xgb.load）、或者保存为R二进制文件（xgb.save.raw，R binary vector）
statistics+insight+vista+power
03-05 428
R语言构建xgboost模型：模型的保存（xgb.save）和加载（xgb.load）、或者保存为R二进制文件（xgb.save.raw，R binary vector）
XGBoost模型调参、训练、保存、评估和预测
热门推荐
LMTX069的博客
04-20 5万+
xgboost模型调参、训练、保存、评估、预测
怎么使用现有的xgboost模型继续训练
March_A的博客
04-10 2206
方法时，应当确保所传递的参数名称是正确的，并且与XGBoost库中定义的属性名称相符。另外，有些超参数和评估指标可能在训练过程中没有被使用或输出，因此可能无法通过这种方式获取。因此，在使用该方法时应当谨慎，并在训练过程中及时监控模型的性能表现。在准备新的训练数据时，需要注意保持数据格式的一致性。类是XGBoost库中的一个重要类，用于存储和操作XGBoost模型的各项参数和状态信息。可以通过打印这个字典，以查看模型使用的各种参数和超参数。参数，可以将现有模型作为初始模型，并从这个模型的状态开始继续训练。
xgboost模型保存
06-26 1190
6.1.1 默认保存为json文件，默认保存路径：'trained_xgb_models'文件夹下的xgb_model_{timestamp}.json。# 6.2 使用joblib保存模型，默认保存路径：'trained_xgb_models'文件夹下的xgb_model_{timestamp}.pkl。logger.info('模型保存成功，路径为: {}', model_save_path_json)# 6.1.2 保存为 bin 文件。# 6.1.2 保存为 txt 文件。
如何保存和加载XGBoost模型（save model and load model）
liuzh的博客
03-27 4万+
XGBoost是梯度增强算法在表数据中性能最好的模型。 一旦训练完毕，将模型保存到文件中，以便以后在预测新的测试和验证数据集以及全新的数据时使用，这通常是一个很好的实践。 在本文中，您将了解如何使用标准的Python pickle API将XGBoost模型保存到文件中。 完成本教程后，您将知道: 如何使用pickle保存和稍后加载经过培训的XGBoost模型。 如何使用joblib保存和稍后加载...
xgboost 特征 模型 调参 保存 部署 推理
weixin_42357472的博客
03-05 3748
1、特征 主要就是归一化标准化，对离散和连续性特征 连续： from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler1 = StandardScaler() datas_666["star_stander"] = scaler1.fit_transform(datas_666['score'].values.reshape(-1, 1)) from sklearn import preprocessing maxmin = preproce
xgboost训练、评估与模型的保存、加载及使用
11-17
xgboost模型训练、评估与模型的保存、加载及使用 python 经过调试的代码，可运行，数据集存于https://download.youkuaiyun.com/download/zzpl139/86838136
XGBoost 模型深度解析与 Python 实践指南
RECORD LEARN PROGRESS
08-02 1646
XGBoost 是基于梯度提升决策树（GBDT）的算法，它通过构建多个决策树并逐步优化，以最小化一个可微分的损失函数。XGBoost 的主要优势在于其对计算效率和模型性能的优化，以及对多种数据类型的支持。( n ) 是样本数量。( Y_i ) 是第 ( i ) 个观测的真实值。( \hat{Y}_i ) 是第 ( i ) 个观测的预测值。
【基于XGBoost的评分卡模型实现指南】
最新发布
weixin_50961821的博客
03-10 1165
Score=A−B×ln⁡(p1−p) \text{Score} = A - B \times \ln(\frac{p}{1-p}) Score=A−B×ln(1−pp​) 其中：数据加载数据预处理特征分箱/WOE编码XGBoost模型训练模型评估概率转评分评分卡生成 二、代码实现（Python 3.8+） 2.1 环境准备 2.2 数据加载与探索 2.3 特征工程（评分卡关键步骤） 2.4 XGBoost模型构建 2.5 评分转换模块 2.6 评分卡生成（特征分解析） 三、核心算法解析 3.1
问题记录：xgboost模型如何保存
Lucywonderland的博客
07-07 1436
我使用xgboost==1.5.2 (python 3.6) 的库训练了一个机器学习模型，将其保存为pkl文件，但我需要将这个模型在xgboost==1.6.2（python 3.7）的环境下打开，此时报错了，模型无法打开。
XGBoost模型的保存和调用
学习记录，厚积薄发
02-03 5551
使用Pickle和Joblib保存模型！！！
第十一章：（2）保存模型：（以xgboost为例）
weixin_44953928的博客
03-27 2625
文章目录1、 使用Pickle保存和调用模型1.保存模型2.调用模型2.使用Joblib保存和调用模型生成模型调用模型3、使用Sklearn中的模型，数据直接Xtest即可，不用在dtest = xgb.DMatrix(Xtest,Ytest) 1、 使用Pickle保存和调用模型 1.保存模型 import pickle dtrain = xgb.DMatrix(Xtrain,Ytrain) #设定参数，对模型进行训练 param = {'silent':True ,'obj':'
xgboost 保存模型和特征重要度
远古小山的专栏
10-16 1万+
1. 保存模型： （1）保存： bst.save_model('0001.model')（2）加载模型： bst_new = xgb.Booster({'nthread':4}) #init model bst_new.load_model("0001.model") # load data source from: http://blog.youkuaiyun.com/zc0205
XGBoost 模型保存，读取
SZU_Hadooper的博客
01-13 3万+
一个数据集可以分为训练集和验证集，训练完模型后，放到测试集上做预测。 #!/usr/bin/python import numpy as np import scipy.sparse import pickle import xgboost as xgb ### simple example # load file from text file, also binary buffer gene
XGBoost模型保存与读取（多分类问题）
weixin_38899860的博客
01-12 4515
在用XGBClassifier做多分类问题模型存取时，采用save_model与load_model函数发现并不是很好用，因此通过pickle进行模型的存取工作，在此记录，以备后用。 import pickle from xgboost import XGBClassifier #train model_xg = XGBClassifier( n_estimators=2...
Xgboost 模型保存和载入（）
weixin_34185512的博客
08-14 1万+
https://blog.youkuaiyun.com/u012884015/article/details/78653178 xgb_model.get_booster().save_model('xgb.model') tar = xgb.Booster(model_file='xgb.model') x_test = xgb.DMatrix(x_test) pre=tar.predict(x_test...
存储xgboostmodel
kylin_learn的博客
01-01 567
# Train XGBoost model, save to file using pickle, load and make predictions from numpy import loadtxt import xgboost import pickle from sklearn import model_selection from sklearn.metrics import accu...
如何保存和加载XGBoost模型？
09-14
XGBoost是梯度提升决策树算法的一个高效实现，广泛用于各种机器学习竞赛以及实际应用中。保存和加载XGBoost模型是模型部署和再利用的重要步骤。在Python中，XGBoost提供了简单易用的API来进行模型的保存和加载。 保存XGBoost模型通常使用`xgboost.XGBModel.save_model()`方法，该方法可以将训练好的模型保存到指定的文件路径。加载模型则使用`xgboost.XGBModel.load_model()`方法，可以从文件中读取模型。 以下是一个简单的保存和加载XGBoost模型的示例： ```python import xgboost as xgb # 创建并训练模型 data = xgb.DMatrix('train_data.csv?format=csv') # 加载数据 model = xgb.train(params, data, num_boost_round=10) # 保存模型到指定路径 model.save_model('xgboost.model') # 加载模型 loaded_model = xgb.XGBModel() # 初始化模型对象 loaded_model.load_model('xgboost.model') # 使用加载的模型进行预测 preds = loaded_model.predict(data) ``` 在这个例子中，`params`是模型训练时的参数字典，`'train_data.csv?format=csv'`是训练数据集的路径，`'xgboost.model'`是模型保存的文件名。保存模型后，您可以通过`load_model`方法加载模型文件。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值