'Booster' object has no attribute 'save'

这个错误通常出现在使用XGBoost模型时，当你尝试保存模型时出错。可能原因是你的模型对象并没有实现save()方法。XGBoost模型保存应该使用xgboost模块中的方法，例如使用xgboost的`save_model()`和`load_model()`方法来保存和加载模型。你可以尝试使用这些方法来保存和加载你的XGBoost模型。示例代码如下：

import xgboost as xgb

# 训练模型
model = xgb.train(params, dtrain)

# 保存模型
model.save_model('model.bin')

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

相关问题

booster' object has no attribute 'feature_importances_

这个错误通常会出现在使用了一些不支持特征重要性的模型或者方法上。比如，SVM、KNN、神经网络等模型不支持特征重要性，因此在调用 feature_importances_ 属性时会报错。

如果你想获取特征重要性，可以尝试使用一些支持特征重要性的算法，比如决策树、随机森林、GBDT等。对于线性模型，你可以使用其系数作为特征重要性的度量。另外，还有一些基于模型的特征选择方法，如 Lasso、Ridge、ElasticNet 等，它们可以通过正则化来选择特征。

如果你已经确定使用的模型不支持特征重要性，那么可以考虑其他的评估指标，如精度、召回率、F1-score等。

AttributeError: 'Booster' object has no attribute 'predict_proba

这个错误通常出现在使用 XGBoost 模型时，因为 XGBoost 模型没有 predict_proba() 方法。这个方法一般用于预测概率，比如二分类问题中预测某个样本为正例的概率。

如果你需要使用 predict_proba() 方法，可以考虑使用其他的机器学习模型，比如逻辑回归、支持向量机等，这些模型都有 predict_proba() 方法。如果你非常需要使用 XGBoost 模型，可以考虑使用 predict() 方法代替 predict_proba() 方法，然后手动将输出的结果转换为概率。