xgboost model.load_model

要加载xgboost模型，可以使用xgboost库提供的load_model函数。这个函数可以从文件中加载之前保存的xgboost模型，并返回一个xgboost模型对象，以便进行后续的预测操作。 以下是一个示例代码：

import xgboost as xgb

# 加载模型
model = xgb.Booster()
model.load_model('path_to_model_file')


#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [【xgboost】xgboost模型的保存与加载](https://blog.csdn.net/flyconley/article/details/121445511)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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params1 = xgb_cv() print(params1) bst1 = xgb.Booster() bst1.load_model('model3.xgb') pred1 = bst1.predict(xgb_test) dataDict1 = dep.to_dict() dataDict1['tc'] = pd.Series(pred1, index=list(range(0, 8313))).round(5) data1 = pd.DataFrame(dataDict1) data1.to_excel(r'1Predicted_S1_all_XGboost.xlsx', sheet_name='Predicted', index=True, index_label="index")

这段代码的作用是将 XGBoost 模型应用于测试集，并将预测结果保存到 Excel 文件中。

首先，通过 `xgb_cv()` 函数获取了一个 XGBoost 模型的最佳参数组合 `params1`。然后，通过 `xgb.Booster()` 函数创建一个空的 XGBoost 模型 `bst1`，并使用 `bst1.load_model()` 函数加载之前训练好的 XGBoost 模型，即 'model3.xgb' 文件。

接下来，通过 `bst1.predict()` 函数对测试集进行预测，并将预测结果保存到 `pred1` 变量中。然后，通过将预测结果转换为 Pandas DataFrame 格式，并将其与测试集的其他列一起保存到 Excel 文件中。

最后，将 Excel 文件保存到名为 '1Predicted_S1_all_XGboost.xlsx' 的文件中，其中第一个工作表的名称为 'Predicted'，并将行索引保存为 'index'。请注意，此代码中使用了 Pandas 库和 XGBoost 库。如果您尚未安装这些库，请使用以下命令进行安装：

pip install pandas xgboost

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject_ecg_analyzation_x\main.py", line 26, in <module> form = GetModel.getmodel(normalized_beat_xy, ecg_voltage, r_peaks, user_number) File "D:\pythonProject_ecg_analyzation_x\GetModel.py", line 10, in getmodel model = pickle.load(f) ModuleNotFoundError: No module named 'xgboost'

这个错误是因为在你的代码中使用了XGBoost模型，但是你的Python环境中并没有安装XGBoost库。你需要在你的环境中安装XGBoost库，可以使用以下命令：

pip install xgboost

如果你使用的是conda环境，可以使用以下命令：

conda install -c anaconda py-xgboost

安装完成后，再次运行代码即可。