llghtgbm 模型存储
时间: 2023-11-17 08:06:30 浏览: 39
LightGBM 模型存储可以通过以下步骤进行:
1. 将训练好的 LightGBM 模型保存为二进制文件:
```python
import lightgbm as lgb
# 训练模型
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=num_rounds)
# 将模型保存为二进制文件
model.save_model('model.txt')
```
2. 将二进制文件转换为 JSON 格式:
```python
import json
# 读取二进制文件
with open('model.txt', 'rb') as f:
model_str = f.read()
# 将二进制文件转换为 JSON 格式
model_json = json.dumps(lgb.Booster(model_str=model_str).dump_model())
```
3. 将 JSON 格式保存为文件:
```python
# 将 JSON 格式保存为文件
with open('model.json', 'w') as f:
f.write(model_json)
```
注意,保存为 JSON 格式的模型可以在不同的编程语言和计算平台上使用,但需要相应的解析器支持。如果你想在 Python 中加载模型,可以使用以下代码:
```python
# 从 JSON 文件中读取模型
with open('model.json', 'r') as f:
model_json = f.read()
# 将 JSON 格式转换为字典
model_dict = json.loads(model_json)
# 加载模型
model = lgb.Booster(model_file=None, model_str=json.dumps(model_dict))
```