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[ML] XGBoost 모델 저장/불러오기 본문
- XGBoost는 내장함수 또는 pickle, joblib 모듈을 사용해 모델을 저장/불러오기 할 수 있습니다.
내장 함수
import xgboost as xgb
# 모델 정의 및 학습
xgb_model = xgb.XGBRegressor(**param).fit(trainData.features, trainData.labels)
# 파일명
filename = 'xgb_model.model'
# 모델 저장
xgb_model.save_model(filename)
# 모델 불러오기
new_xgb_model = xgb.XGBRegressor() # 모델 초기화
new_xgb_model.load_model(filename) # 모델 불러오기
pickle
import pickle
# 모델 정의 및 학습
xgb_model = xgb.XGBClassifier(**param).fit(trainData.features, trainData.labels)
# 파일명
filename = 'xgb_model.model'
# 모델 저장
pickle.dump(xgb_model, open(filename, 'wb'))
# 모델 불러오기
xgb_model = pickle.load(open(filename, 'rb'))
joblib
import joblib
# 모델 정의 및 학습
xgb_model = xgb.XGBClassifier(**param).fit(trainData.features, trainData.labels)
# 파일명
filename = 'xgb_model.model'
# 모델 저장
joblib.dump(xgb_model, open(filename, 'wb'))
# 모델 불러오기
xgb_model = joblib.load(open(filename, 'rb'))
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