如何在python中检查模型对象是否是Xgboost

Question

我正在尝试评估模型对象是否为 xgboost，如果不是则引发错误

import pandas as pd
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

boston = load_boston()
X = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
y = pd.Series(boston.target)
regressor = xgb.XGBRegressor(
    n_estimators=100,
    reg_lambda=1,
    gamma=0,
    max_depth=3
)

regressor.fit(X, y)


type(regressor)

我尝试使用以下两种条件但失败了 第一种方法

if type(regressor) == 'xgboost.sklearn.XGBRegressor':
    print("Xgboost Model")

第二种方法

if not isinstance(regressor,XGBRegressor):
    raise TypeError("wrong input ")

我需要为 xgboost 评估模型对象，无论它是分类器还是回归器，它都应该检查两者的条件

Answer 1

您可以考虑（首选）：

if isinstance(regressor, xgb.sklearn.XGBRegressor) or isinstance(regressor, xgb.sklearn.XGBClassifier):
    print("Xgboost Model")
else:
    raise TypeError("wrong input")

或者，根据您的评论：

if regressor.__class__.__name__ in ['XGBRegressor', 'XGBClassifier']:
    print("Xgboost Model")
else:
    raise TypeError("wrong input")