xgboost model.load_model
时间: 2023-11-17 22:57:31 浏览: 68
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
```
将已经训练好的XGBoost模型保存为.model文件
可以使用XGBoost提供的save_model方法将已经训练好的XGBoost模型保存为.model文件。示例如下:
```python
import xgboost as xgb
# 加载数据集
dtrain = xgb.DMatrix('train_data.csv')
dtest = xgb.DMatrix('test_data.csv')
# 定义参数
params = {
'objective': 'binary:logistic',
'eval_metric': 'auc',
'max_depth': 5,
'eta': 0.1,
'seed': 42
}
# 训练模型
model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100)
# 保存模型
model.save_model('model.model')
```
以上代码中,将已经训练好的XGBoost模型保存为.model文件,其中save_model方法的参数为文件名。保存后,可以使用xgb.Booster.load_model方法加载模型文件。
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