将经过训练的xgboost基模型参数加载到xgboost中,可以通过以下步骤实现:
import xgboost as xgb
import pickle
with open('xgboost_model.pkl', 'rb') as f:
model_params = pickle.load(f)
这里假设经过训练的基模型参数保存在名为xgboost_model.pkl
的文件中。
model = xgb.XGBRegressor()
这里以回归模型为例,如果是分类模型,可以使用xgb.XGBClassifier()
。
model.set_params(**model_params)
# 假设有一个测试数据集X_test
y_pred = model.predict(X_test)
通过以上步骤,你可以成功将经过训练的xgboost基模型参数加载到xgboost中,并使用加载的模型进行预测或其他操作。
关于xgboost的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的相关产品和文档:
请注意,以上答案仅供参考,具体实现方式可能因实际情况而异。
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