Databricks MLFlow AutoML XGBoost 不能 predict_proba()

Question

我在 Databricks Notebooks 中使用 AutoML 解决二元分类问题，获胜的模型风格是 XGBoost（大惊喜）。

输出的模型是这样的：

mlflow.pyfunc.loaded_model:
      artifact_path: model
      flavor: mlflow.sklearn
      run_id: 123456789

知道为什么我在使用 model.predict_proba(X) 时会收到此响应吗？

AttributeError: 'PyFuncModel' object has no attribute 'predict_proba'

我知道有可能获得概率，因为 ROC/AUC 是用于调整模型的指标。任何帮助都会很棒！

Answer 1

我对 catboost 模型有同样的问题。我解决它的方法是将工件保存在本地目录

import os
from mlflow.tracking import MlflowClient
client = MlflowClient()
local_dir = "/dbfs/FileStore/user/models"
local_path = client.download_artifacts('run_id', "model", local_dir)```

```model_path = '/dbfs/FileStore/user/models/model/model.cb'
model = CatBoostClassifier()
model = model.load_model(model_path)
model.predict_proba(test_set)```

Databricks MLFlow AutoML XGBoost 不能 predict_proba()

Databricks MLFlow AutoML XGBoost can't predict_proba()

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