AttributeError:“ XGBClassifier”对象没有属性“ _le”

问题描述

我正在尝试将我的xgboost模型对象(0.60版本)适合OOT数据,但始终会出错。我正在使用以下代码行:

fname = "xgb"  
if isinstance(xgb,XGBClassifier):
 regressor = XGBClassifier()
 r = pickle.load(open(fname,"rb" ))
 print(r)
 regressor._Booster = r._Booster
 regressor.set_params(**r.get_xgb_params())

y_predict = regressor.predict(oot)

错误:

AttributeError: 'XGBClassifier' object has no attribute '_le'

我还尝试使用其他方式对OOT数据评分:

scored = scored_data.predict(oot)

然后我遇到错误(我创建了类似的环境复制模型dev)

class_probs = self.booster().predict(test_dmatrix,output_margin=output_margin,ntree_limit=ntree_limit)

TypeError: 'str' object is not callable

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!

如果你已经找到好的解决方法,欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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