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使用joblib.load从磁盘读取xgboost模型时出现TypeError

是因为joblib库在加载模型时可能会遇到版本兼容性问题。为了解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

确保xgboost库和joblib库的版本兼容性。可以通过升级或降级这两个库的版本来解决兼容性问题。可以参考xgboost和joblib的官方文档或社区论坛了解版本兼容性信息。
检查模型文件是否完整且正确。确保从磁盘读取的模型文件没有损坏或被修改。可以尝试重新保存模型文件，并再次尝试加载。
尝试使用其他库或方法加载xgboost模型。除了joblib，还有其他库可以用于加载xgboost模型，例如pickle库。可以尝试使用pickle库加载模型，看是否能够成功。
检查模型文件的路径和文件名是否正确。确保路径和文件名的大小写、格式等都与实际情况一致。
如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新训练模型，并保存为其他格式，例如pickle或json，然后再尝试加载。

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import XGBClassifier # 以分隔符,读取文件，得到的是一个二维列表 iris = np.loadtxt('iris.data', dtype=str, delimiter=',...joblib.dump(xgb, 'xgb_model.pkl') # 模型加载 gbdt = joblib.load('xgb_model.pkl') # 模型预测 y_pred = xgb.predict...、测试集 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=1) # 调用XGBoost...模型，使用训练集数据进行训练（拟合） my_model = XGBRegressor( max_depth=30, learning_rate=0.01, n_estimators...=0, seed=None, missing=None, importance_type='gain') my_model.fit(train_X, train_y) # 使用模型对测试集数据进行预测

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100天搞定机器学习|Day63 彻底掌握 LightGBM

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