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使用joblib.load从磁盘读取xgboost模型时出现TypeError

是因为joblib库在加载模型时可能会遇到版本兼容性问题。为了解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

确保xgboost库和joblib库的版本兼容性。可以通过升级或降级这两个库的版本来解决兼容性问题。可以参考xgboost和joblib的官方文档或社区论坛了解版本兼容性信息。
检查模型文件是否完整且正确。确保从磁盘读取的模型文件没有损坏或被修改。可以尝试重新保存模型文件，并再次尝试加载。
尝试使用其他库或方法加载xgboost模型。除了joblib，还有其他库可以用于加载xgboost模型，例如pickle库。可以尝试使用pickle库加载模型，看是否能够成功。
检查模型文件的路径和文件名是否正确。确保路径和文件名的大小写、格式等都与实际情况一致。
如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新训练模型，并保存为其他格式，例如pickle或json，然后再尝试加载。

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import XGBClassifier # 以分隔符,读取文件，得到的是一个二维列表 iris = np.loadtxt('iris.data', dtype=str, delimiter=',...joblib.dump(xgb, 'xgb_model.pkl') # 模型加载 gbdt = joblib.load('xgb_model.pkl') # 模型预测 y_pred = xgb.predict...、测试集 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=1) # 调用XGBoost...模型，使用训练集数据进行训练（拟合） my_model = XGBRegressor( max_depth=30, learning_rate=0.01, n_estimators...=0, seed=None, missing=None, importance_type='gain') my_model.fit(train_X, train_y) # 使用模型对测试集数据进行预测

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但是这有一个问题，这样做每次都要从外存上读取数据到内存，这将会是十分耗时的操作。因此我们使用预读取（prefetching）将下一块将要读取的数据预先放进内存里面。...5.3 Blocks for Out-of-core Computation 因为XGBoost是要设计一个高效使用资源的系统，所以各种机器资源都要用上，除了CPU和内存之外，磁盘空间也可以利用来处理数据...在计算过程中，使用独立的线程将Block预提取到主内存缓冲区，这样子数据计算和磁盘读取可以同步进行，但由于IO非常耗时，所以还有2种技术来改善这种核外计算： Block Compression：块压缩...，并当加载到主内存时由独立线程动态解压缩； Block Sharding：块分片，即将数据分片到多个磁盘，为每个磁盘分配一个线程，将数据提取到内存缓冲区，然后每次训练线程的时候交替地从每个缓冲区读取数据...，有助于在多个磁盘可用时，增加读取的吞吐量。

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100天搞定机器学习|Day63 彻底掌握 LightGBM

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推荐收藏 | 10道XGBoost面试题送给你

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