调用joblib.load时未知的gbm类型

是指在使用joblib库加载模型时，遇到了未知的gbm类型。gbm是梯度提升机（Gradient Boosting Machine）的缩写，是一种常用的机器学习算法。

梯度提升机是一种集成学习方法，通过迭代地训练多个弱学习器（通常是决策树），并将它们组合成一个强学习器。它通过不断减小损失函数的梯度来逐步优化模型，从而提高预测的准确性。

在调用joblib.load加载模型时，如果遇到未知的gbm类型，可能是因为模型保存时使用了不常见或自定义的gbm类型，而加载时的代码无法识别。解决这个问题的方法是检查模型保存时使用的gbm类型，并确保加载时的代码能够正确识别和处理该类型。

对于未知的gbm类型，可以尝试以下步骤来解决问题：

1. 检查模型保存时使用的gbm类型：查看模型保存代码中的相关部分，确认使用的gbm类型是什么。如果是自定义的类型，需要确保加载时的代码能够正确识别和处理该类型。
2. 更新相关库和版本：检查所使用的机器学习库（如scikit-learn、XGBoost、LightGBM等）的版本是否最新，并尝试更新到最新版本。有时候，新版本的库可能已经支持了之前未知的gbm类型。
3. 寻求帮助：如果以上方法都无法解决问题，可以向相关社区或论坛寻求帮助。在机器学习和云计算领域有许多活跃的社区，可以在这些社区中提问并寻求解决方案。

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