如何在Python语言中正确加载CatBoost中的预训练模型
如何在Python语言中正确加载CatBoost中的预训练模型
提问于 2018-08-17 20:45:30
我已经训练了CatBoostClassifier来解决我的分类任务。现在我需要保存模型，并在另一个应用程序中使用它进行预测。为了做到这一点，我通过save_model方法保存模型，并通过load_model方法恢复模型。
但是，每次我在恢复的模型中调用predict时，我都会得到一个错误：
CatboostError: There is no trained model to use predict(). Use fit() to train model. Then use predict().因此，看起来我需要再次训练我的模型，而我需要恢复预先训练的模型，并将其仅用于预测。
我在这里做错了什么？有没有什么特殊的方法可以用来加载模型进行预测？
我的训练过程如下所示：
model = CatBoostClassifier(
custom_loss=['Accuracy'],
random_seed=42,
logging_level='Silent',
loss_function='MultiClass')
model.fit(
x_train,
y_train,
cat_features=None,
eval_set=(x_validation, y_validation),
plot=True)
...
model.save("model.cbm")我使用下面的代码恢复模型：
model = CatBoostClassifier(
custom_loss=['Accuracy'],
random_seed=42,
logging_level='Silent',
loss_function='MultiClass')
model.load_model("model.cbm")
...
predict = self.model.predict(inputs)回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2019-04-20 21:36:51
# After you train the model using fit(), save like this -
model.save_model('model_name') # extension not required.
# And then, later load -
from catboost import CatBoostClassifier
model = CatBoostClassifier() # parameters not required.
model.load_model('model_name')
# Now, try predict().Stack Overflow用户
发布于 2018-08-18 12:44:42
几个小时后，我意外地找到了解决方案。模型加载在外部python模块中实现，然后将其导入到Jupyter Notebook中。事实证明，我只需要重新启动Jupyter内核。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51895761
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