问题描述
我想使用 XGBClassifier 进行增量学习。我发现XGB的xgb_model参数可以实现这个。
作为第一步，我在第一个数据集上训练了 XGB 分类器。它训练得很好，也做出了预测。代码如下：
from xgboost import XGBClassifier
xgb_model1 = XGBClassifier(objective = 'binary:logistic')
xgb_model1.fit(X_train1,y_train1) # 1st dataset training
# Saving Model_1
xgb_model1.save_model('model_1.model')
下一步，在尝试 XGB 的 xgb_model 参数时，一些试验显示以下代码片段的警告。
xgb_model2 = XGBClassifier(objective = 'binary:logistic',xgb_model = 'model_1.model') # Loaded Model_1 using xgb_model parameter
xgb_model2.fit(X_train2,y_train2) # 2nd dataset training
警告：C:/Users/Administrator/workspace/xgboost-win64_release_1.3.0/src/learner.cc:541： 参数：{ xgb_model } 可能不被使用。
这可能不准确，因为某些参数仅用于语言绑定，但 传递给 XGBoost 核心。或者一些参数没有被使用而是跳过这个 确认。如果您发现上述情况，请打开一个问题。
[以上代码片段的警告 - 增量学习的第二次训练]
解决方法
您应该在参数中使用 xgb_model 而不是在第二步中使用 model_in
代码应该是这样的：
xgb_model2 = XGBClassifier(objective = 'binary:logistic',model_in = 'model_1.model') # Loaded Model_1 using xgb_model parameter
xgb_model2.fit(X_train2,y_train2) # 2nd dataset training