Question

在R中训练XGBoost模型后，我会看到一个名为xgb的模型对象，它是list of 7。

当我使用xgb.save保存模型然后使用xgb.load重新加载时，我会看到一个似乎是'较小'的模型对象，它是list of 2。

显然我不能分享代码，因为你需要大量的训练数据，所以我真正能够展示的是变量编辑器的图片。

下面是模型对象xgb，它是训练后的原始模型，而模型对象test1是同一模型但保存并重新加载：

为什么会发生这种情况，我在保存/加载模型时丢失了有价值的信息？

感谢任何帮助。

Answer 1

也许迟到了，但是我遇到了同样的问题并找到了解决方法。

将xgb模型另存为“ rds”不会丢失任何信息，重新加载的模型xgb_在测试时确实会产生与原始xgb相同的预测值。希望有帮助！

saveRDS(xgb, "model.rds")
xgb_ <- readRDS("model.rds")
all.equal(xgb, xgb_)

Answer 2

保存/加载后，由于舍入错误，您正在丢失信息。请参阅this问题。我相信这是一个错误。

关于为什么加载的模型较小的列表，请参见here。同样，您正在丢失诸如回调和参数之类的信息。但是这些对于预测不是必不可少的，也不能移植到例如python。