Python读取pkl格式的机器学习模型文件，并输出参数的设置值

问题描述利用lightGBM方法训练的多分类模型，在后面几次训练的结果没有之前的模型结果好，但是却忘记参数是如何设置的了，所幸之前好的模型被保存到了文档中，现在需要加载模型文档，并读取参数值。解决方案读取plk模型文档代码如下：import picklefr = open("out_model/model1116.plk", 'rb')inf = pickle.load(fr)输出模型文档的参数代

weixin_47084663

6461人浏览 · 2020-11-17 11:41:28

weixin_47084663 · 2020-11-17 11:41:28 发布

问题描述

利用lightGBM方法训练的多分类模型，在后面几次训练的结果没有之前的模型结果好，但是却忘记参数是如何设置的了，所幸之前好的模型被保存到了文档中，现在需要加载模型文档，并读取参数值。

解决方案

读取plk模型文档代码如下：

import pickle
fr = open("out_model/model1116.pkl", 'rb')
inf = pickle.load(fr)

输出模型文档的参数代码如下：

print(inf.params)

结果如下：
在这里插入图片描述

如果还需要知道模型文档中的其他内容，可以查看inf对象的属性，代码如下：

print(dir(inf))

如下是inf对象的所有属性。
在这里插入图片描述

2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

ChatGPT 5.4全领域应用深度解析：从代码生成到智能Agent的技术变革与实践指南

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为推动各行业数字化转型的核心驱动力。OpenAI于2026年3月发布的ChatGPT 5.4作为当前最前沿的通用人工智能模型，不仅在技术架构上实现了重大突破，更在实际应用场景中展现出前所未有的综合能力。本文从技术原理、应用架构、行业实践等多个维度，系统性地剖析ChatGPT 5.4的核心能力与落地