在python中加载xgboost模型，该模型由R中的`xgboost::save()`保存

在Python中加载xgboost模型，可以使用xgboost库的Booster类来实现。Booster类是xgboost库中用于加载和保存模型的主要类。

以下是加载xgboost模型的步骤：

1. 导入必要的库：

import xgboost as xgb

1. 加载xgboost模型文件：

model = xgb.Booster()
model.load_model('path_to_model_file')

其中，path_to_model_file是xgboost模型文件的路径。

1. 使用加载的模型进行预测：

dtest = xgb.DMatrix(test_data)
predictions = model.predict(dtest)

其中，test_data是用于预测的数据。

xgboost模型加载完成后，可以使用加载的模型进行预测操作。

关于xgboost模型的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以参考以下内容：

• 概念：xgboost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，它在处理结构化数据和特征工程方面具有很强的能力。
• 分类：xgboost可以分为回归问题和分类问题两种类型。
• 优势：xgboost具有高效、灵活、可扩展的特点，能够处理大规模数据集和高维特征，具有较好的泛化能力和鲁棒性。
• 应用场景：xgboost广泛应用于各种机器学习任务，包括点击率预测、推荐系统、风险评估、异常检测等。
• 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了XGBoost的云端服务，名为“XGBoost AI Studio”。该服务提供了基于XGBoost的模型训练、调优和部署等功能。详细信息请参考腾讯云官方文档：XGBoost AI Studio

请注意，以上答案仅供参考，具体的产品和链接信息可能会有变动，请以腾讯云官方文档为准。