Loading xgboost model trained in python to scala

Question

I have trained a model using sklearn api and saved the model

from xgboost.sklearn import XGBClassifier
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
with open(path + '.pkl', 'wb') as file:
    cPickle.dump(model, file)

Is there a way to load it with scala API?

如果我使用 python API（不是 sklearn API）训练它并使用以下命令保存它：

model.save_model("trained_model.model")

然后我可以使用 Scala 加载它：

import ml.dmlc.xgboost4j.scala.XGBoost
val model = XGBoost.loadModel("trained_model.model")

有没有类似的方法可以在 Scala 中加载 pkl 格式的模型？

或者，是否可以将 sklearned-api-xgboost-model 转换为 python-api-model？然后可以使用上面的代码加载python-api-model。

任何见解？

Answer 1

对于那些提出这个问题的人，解决方案是：

当您使用 sklearn API 训练模型时，您可以另存为：

model._Booster.save_model("trained_model.model")

save_model 用于python API。

稍后可以按照问题中的描述将该模型加载到 Scala API 中：

val model = XGBoost.loadModel("trained_model.model")