如何将机器学习模型序列化为JSON文件

Question

我用Python建立了一个使用xgboost.XGBClassifier的机器学习模型。目前我正在使用pickle对模型进行序列化，但我也想要一个JSON格式的模型文件。如何实现这个目标？

所以，基本上我的代码是这样的：

from xgboost import XGBClassifier
import pickle
import pandas as pd

# read data
df = pd.read_csv('data.csv', sep='\t')

# features and target : 
X = df.drop(columns=['target'],axis=1)
Y = df['target']

# split the data
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, random_state=0)

model = XGBClassifier().fit(X_train,Y_train)

pickle_out = open("pickle_file.pkl","wb")
pickle.dump(model, pickle_out)
pickle_out.close()

- Nora_F

---

猜我需要编写一个函数。正在搜索如何实现。 - undefined

你在这里尝试过使用yaml吗？这是一个示例：https://dev59.com/EFUL5IYBdhLWcg3wHU0t#50846530 - undefined

为什么在有h5py可用的情况下要使用JSON呢？ - undefined

Answer 1

从1.0.0版本开始，它实际上是开箱即用的（作为实验性功能进行支持）。请参见https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/saving_model.html。

它只是将json作为输出文件的扩展名。

model.save_model('model_file_name.json')

你可能希望将超参数保存在单独的json文件中。

- user787267