[ML] XGBoost - model save, load

XGBoost 에서의 모델을 세이브하는 방법을 알아본다.

 

파이썬 자체에서 제공하는 방법과 XGBoost 자체에서 제공하는 방법을 소개한다.

 

1. pickle

 

- 파이썬에서 제공하는 방법.

 

import pickle

pickle.dump(model, open('../dir/file.dat', 'wb'))

model=pickle.load(open('../dir/file.dat', 'rb'))

 

 

2. joblib

 

- 파이썬에서 제공하는 방법.

 

import joblib

joblib.dump(model, '../dir/file.dat')

model=joblib.load('../dir/file.dat')

 

 

3. save_model

 

- XGBoost 에서 제공하는 방법.

 

model.save_model('../dir/filename.dat')

model=XGBClassifier(), XGBRegressor()

model.load('../dir/filename.dat')

 

저장 된 모델과 혼동이 되지않게 불러올 땐 model 을 다시 선언해줘야한다.