如何加载使用 dump_model 保存的 XGBoost 模型？

Question

这个问题好像没有答案。然而在 documentation 中被列为保存模型的可能方法。

dump_model(fout, fmap='', with_stats=False, dump_format='text')

经过几个小时的搜索，我没有找到关于如何恢复我的模型的答案。再次训练它不是一种选择。训练了10多天

因此，如果有人能给我一个答案（不包括再次训练模型），我将不胜感激。 该模型已使用 dump_model 保存。 所以请关注它。

当我尝试使用 get_dump() 时，我收到一条神秘消息

> xgboost.core.XGBoostError: [05:27:16]
> C:\Users\Administrator\workspace\xgboost-win64_release_1.1.0\src\learner.cc:506:
> Check failed: mparam_.num_feature != 0 (0 vs. 0) : 0 feature is
> supplied.  Are you using raw Booster interface?

Answer 1

根据此 Github answer，如果没有手写解析器，则不可能。它用于可视化，例如绘制树、导出为其他库的其他格式等。但不用于保存工作模型。

由于某些不明确的原因，此警告未包含在文档中。

无赖。

如何加载使用 dump_model 保存的 XGBoost 模型？

How do you load a XGBoost model saved using dump_model?

python

xgboost