LightGBM如何保存模型？

用lgb保存模型遇到了几个坑，在这里记录一下。

在用Lightgbm.LGBMClassifier训练生成模型时，Scikit-learn 官网上建议的两种方式：

1.pickle方式

这里我写了保存和加载两种方式：

import pickle
def pkl_save(filename,file):output = open(filename, 'wb')pickle.dump(file, output)output.close()def pkl_load(filename):pkl_file = open(filename, 'rb')file = pickle.load(pkl_file) pkl_file.close()return file

2.joblib方式

from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(model_lgb, 'dota_model.pkl')
clf = joblib.load('dota_model.pkl')

但是，使用你这两种方式遇到了一个坑，那就是sklearn版本的问题！

你可会发现这个错误“ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.preprocessing.label'”

产生这个的原因，是其实已经提醒我们了，

在版本大于0.21的情况下，函数发生了变化。

所以我们介绍第3中保存lightGBM的方式。

3. Booster

clf = lgb.LGBMClassifier( ... )
clf.fit(X_train, y_train, **fit_params)
clf.booster_.savemodel("dota_model.txt")

加载：

clf_loads = lgb.Booster(model_file='dota_model.txt')
probas    = clf_fs.predict(test)

需要注意的是，这里的是predict而不是predict_proba，得到概率。

在Github上所述的（现已关闭）＃1217问题中 ，从事该项目的Microsoft开发人员说 ，在这种情况下：

booster.predict()实际上将返回概率

因此，不应该写predict_proba 。

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