问题描述
我已经训练了一个 sklearn API 格式的 lgbm 模型，就像这样：
cb_classifier = LGBMClassifier(**params)
cb_classifier.fit(X_train[features],y_train,eval_set = (X_validation[features],y_validation),categorical_feature = cat_dims
)
模型生成后，我使用该模型获得了 X_test 的预测，但现在我想获得相同的模型来预测原生 LGBM 格式的结果，例如：
native_lgbm_model.predict(X_test)
我尝试用这样的助推器保存 cb_classifier：
cb_classifier.booster_.save_model("path/booster_lgbm.txt")
native_lgbm_model = lightgbm.Booster(model_file='path/booster_lgbm.txt')
但是在尝试预测结果时，它们与使用 sklearn API 进行预测时获得的结果不同。
有什么办法可以将 cb_classifier 转化为原生的 LGBM 模型？
解决方法
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