save_model('catboost_model.bin') my_best_model.save_model('catboost_model.json', format='json') 当然,导入模型也是非常方便,直接使用load_model 方法 my_best_model.load_model('catboost_model.bin') print(my_best_model.get_params()) print(my_best_model.random_seed_) 参考资料 [1] CatBoo...
load_model('model.cbm') # 可以通过get_params()和set_params()方法查看和修改模型参数。 # 查看当前模型参数 params = model.get_params() # 修改参数 model.set_params(learning_rate=0.01) from catboost import cv # 执行交叉验证 cv_results = cv(pool=pool_train, params=model.get_params(), fold...
model.load_model('catboost_model.cbm')@app.route('/predict', methods=['POST'])defpredict(): data = request.get_json(force=True) prediction = model.predict(data['features'])returnjsonify({'prediction':int(prediction[0])})if__name__ =='__main__': app.run(debug=True) 这段代码定义...
classifier.fit(pool) classifier.save_model(OUTPUT_MODEL_PATH) new_classifier = CatBoostClassifier() new_classifier.load_model(OUTPUT_MODEL_PATH) pred = new_classifier.predict_proba(pool) np.save(PREDS_PATH, np.array(pred))returnlocal_canonical_file(PREDS_PATH) 开发者ID:iamnik13,...
#=== printlog("step6: saving model ...") model_dir = 'catboost_model' model.save_model(model_dir) model_loaded = cb.CatBoostClassifier() model.load_model(model_dir)
model = CatBoost() model.load_model('filename',format='cbm') 其他有用的提示 Verbose = 50 大多数模型中通常都有详细的输入,以便查看你过程的进展情况。CatBoost也有,但比其他的稍好一点。例如,使用verbose=50将每50次迭代显示一次训练错误,而不是每次迭代显示一次,因为如果有许多次迭代,这可能会很烦人。
model = CatBoost() model.load_model('filename',format='cbm') 其他有用的提示 Verbose = 50 大多数模型中通常都有详细的输入,以便查看你过程的进展情况。CatBoost也有,但比其他的稍好一点。例如,使用verbose=50将每50次迭代显示一次训练错误,而不是每次迭代显示一次,因为如果有许多次迭代,这可能会很烦人。
model.load_model('filename', format='cbm') 1. 2. 3. 其他有用的提示 Verbose = 50 大多数模型中通常都有详细的输入,以便查看你过程的进展情况。CatBoost也有,但比其他的稍好一点。例如,使用verbose=50将每50次迭代显示一次训练错误,而不是每次迭代显示一次,因为如果有许多次迭代,这可能会很烦人。
model=CatBoostClassifier()model.load_model('catboost_model.cbm')@app.route('/predict',methods=['POST'])defpredict():data=request.get_json(force=True)prediction=model.predict(data['features'])returnjsonify({'prediction':int(prediction[0])})if__name__=='__main__':app.run(debug=True) ...
model_loaded = cb.CatBoostClassifier() model.load_model(model_dir) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. ...