python xgboost继续对现有模型进行培训

发布时间：2020-12-20 12:04:04 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：让我们说我构建了一个xgboost模型： bst = xgb.train(param0,dtrain1,num_round,evals=[(dtrain,"training")]) 哪里： param0是xgb的一组参数, dtrain1是一个准备接受培训的DMatrix num_round是轮数然后,我将模型保存到磁盘： bst.save_model("xgbmodel")

让我们说我构建了一个xgboost模型：

bst = xgb.train(param0,dtrain1,num_round,evals=[(dtrain,"training")])

哪里：

> param0是xgb的一组参数,
> dtrain1是一个准备接受培训的DMatrix
> num_round是轮数

然后,我将模型保存到磁盘：

bst.save_model("xgbmodel")

稍后,我想重新加载我保存的模型并继续使用dtrain2进行训练

有谁知道怎么做？

解决方法

您甚至不必从磁盘加载模型并重新训练.

您需要做的就是使用附加参数的相同xgb.train命令：xgb_model =(您在问题或Booster对象中保存的xgboost模型完整路径名).

例：

bst = xgb.train(param0,dtrain2,"training")],xgb_model='xgbmodel')

祝好运！

（编辑：李大同）

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