xgboost模型序列化存储并推理
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内容提要
本文介绍了使用xgboost模型进行序列化存储和推理的方法，包括使用Pickle和Joblib进行模型存储和读取。
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关键要点
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本文介绍了使用xgboost模型进行序列化存储和推理的方法。
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参考了相关博客，并对过时部分进行了修改。
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使用Pima印第安人糖尿病数据集训练xgboost模型。
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使用Pickle进行模型的序列化存储和读取。
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通过pickle.dump将训练好的模型存储为pima.pickle.dat。
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使用pickle.load读取模型并进行推理，计算准确率。
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Joblib是Python中提供轻量级流水线的工具，适用于大型numpy数组。
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Joblib的用法与Pickle基本相同，使用joblib.dump存储模型为pima.joblib.dat。
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