xgboost模型的保存方法

有多种方法可以保存xgboost模型，包括pickle，joblib，以及原生的save_model，load_model函数

其中Pickle是Python中序列化对象的标准方法。

这里使用Python pickle API序列化xgboost模型，并将序列化的格式保存到文件中

示例代码

import pickle
# save model to file 模型保存
pickle.dump(model, open("pima.pickle.dat", "wb"))

# load model from file 模型加载
loaded_model = pickle.load(open("pima.pickle.dat", "rb"))

参考资料

相关内容比较简单，这里主要是作为记录以为以后备用，参考：

如何保存和加载XGBoost模型（save model and load model）_liuzh的博客-CSDN博客_xgboost模型保存与调用

How to Save Gradient Boosting Models with XGBoost in Python 

XGBoost模型保存与读取（多分类问题）_再见OrG的博客-CSDN博客 

Xgboost 模型保存和载入（） - 静悟生慧 - 博客园 

Logo
2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

Expect脚本实战：多条件匹配与防卡死技巧

在自动化测试和系统初始化中，我们常常使用 Expect 脚本来完成一系列交互操作，比如自动输入密码、监听输出并作出响应。然而，实际项目中可能遇到多步骤输出匹配的场景：只有在 先匹配到某一行输出，再匹配到另一行输出 时，才需要做出响应。同时，如果 “testX failed” 出现了，但 “set params error” 没有在合理时间内出现，不要卡死，而是打印警告并继续。这个写法的问题在于：如

avatar 2048 AI社区

AI模型版本控制的标签管理：架构师的技巧

在AI模型生命周期中，版本控制是保障模型可追溯性、协作效率与生产可靠性的核心环节。而标签管理作为版本控制的"语义接口"，其设计质量直接决定了团队对模型版本的理解、检索与复用能力。本文从架构师视角出发，结合第一性原理与MLOps实践，系统阐述AI模型标签管理的理论框架、架构设计、实现机制与高级考量。通过拆解标签的"唯一标识+语义描述"本质，提出四维标签模型。

avatar 2048 AI社区

Expect脚本实战：多条件匹配与防卡死技巧

在自动化测试和系统初始化中，我们常常使用 Expect 脚本来完成一系列交互操作，比如自动输入密码、监听输出并作出响应。然而，实际项目中可能遇到多步骤输出匹配的场景：只有在 先匹配到某一行输出，再匹配到另一行输出 时，才需要做出响应。同时，如果 “testX failed” 出现了，但 “set params error” 没有在合理时间内出现，不要卡死，而是打印警告并继续。这个写法的问题在于：如

avatar 2048 AI社区