更新 scikit 模型，使其与最新版本兼容答案

【问题标题】：Update scikit model so it is compatible with newest version更新 scikit 模型，使其与最新版本兼容
【发布时间】：2021-01-13 13:27:43
【问题描述】：

我有一个关于 scikit 模型和（复古）兼容性的问题。

我有一个从 scikit-learn 0.21.2 在 Python 3.5 中创建的模型（使用 joblib 保存），然后我使用包 shap 版本 0.30 对其进行分析。自从我升级到 Ubuntu 20.04 后，我有了 Python 3.8（以及 scikit-learn 和 shap 的更新版本）。由于新的包版本我无法用 Python 3.8 加载它们，所以我用 Py3.5 和原始包版本制作了一个虚拟环境。

现在我的问题是：有没有办法用 joblib 重新转储模型，以便我也可以用 Python 3.8 打开它们？我想用最新版本的包 shap 重新分析模型（当然它有一个 scikit 版本要求，这会破坏 joblib 加载）。

或者，我还有哪些其他选择？（我唯一不想要的就是重新训练模型）。

【问题讨论】：

没有什么是开箱即用的。如果你的机型支持，可以试试this。
我可以接受没有现成的解决方案或变通办法。我测试了您的建议并在一个模型（支持的随机森林模型）上运行良好。对于另一个对象（不是来自 sk-learn），我仍然遇到麻烦。但它在代码方面工作得很好（在 sk-learn 0.21 中保存为 json 并在 0.24 中重新加载）。我仍然需要测试预测。无论如何，如果你回答我会接受它，因为它本质上是一种非常有效且简单的解决方法。

标签： python scikit-learn pickle compatibility joblib

【解决方案1】：

scikit-learn 中没有标准解决方案。如果你的机型支持，可以试试sklearn-json。

虽然这不能解决您当前的问题，但您将来可以将模型保存为兼容性问题较少的格式 - 请参阅 scikit-learn 模型持久性页面中的 Interoperable formats 部分。

【讨论】：