XGBModel”對象沒有屬性“feature_types”

[MichaelO]

我救了一個xgboost提高模型在filetstore pkl文件。

我叫模型下麵的命令

模型= pickle.load (open(' /…/模型。pkl, rb))

model.predict_proba (df[功能])

模型使用上麵的命令已經運行了有時但我現在得到一個錯誤

“XGBModel”對象沒有屬性“feature_types”

我試著指定的版本xgboost庫安裝但這並不工作。

可能是什麼問題?

[匿名]

@Michael Okelola:

錯誤消息“XGBModel”對象沒有屬性的feature_types表明feature_types XGBModel對象沒有屬性。這可能發生,如果一個舊版本的模型對象是保存XGBoost不包括feature_types屬性或如果模型對象是保存不同版本的庫或沒有這個屬性。

一個可能的解決方案是重新培訓XGBoost模型XGBoost庫的最新版本,並確保包括feature_types屬性。或者,你可以試著如何進行調查

XGBModel對象被創建並保存在第一時間確定與保存過程中如果有任何問題,可能造成丟失的屬性。

另一種選擇是使用get_booster XGBModel對象的()方法來獲取底層XGBoost助推器對象,然後調用set_feature_types助推器對象的()方法來設置手動功能類型。這裏有一個例子:

進口xgboost xgb模型= pickle.load (open(' /…/模型。pkl, rb)升壓= model.get_booster()升壓。set_feature_types ({“feature_name”:“feature_type”})聚合氯化鋁= booster.predict (dmatrix)

在上麵的代碼中,您將取代feature_name您的特性,與實際名稱和feature_type特性的類型,如“int”或“浮動”。您可以指定的所有特性的功能類型在你的數據集。

[MichaelO]

這個模型已經運行了一段時間,最近沒有改變,所以你所說的是有道理的,這不是問題。

我終於解決了通過改變集群的版本問題。我意識到最新的集群是使用python的最新版本剛剛發布2天上麵的錯誤。通過改變集群9.1 LTS版,不再出現錯誤消息。奇怪的人,我知道。

[Vidula_Khanna]

嗨@Michael Okelola

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