将使用插入符号训练的 xgb 模型保存到数据库

【问题标题】：save xgb model trained using caret to database将使用插入符号训练的 xgb 模型保存到数据库
【发布时间】：2018-01-23 06:46:44
【问题描述】：

我使用带有 traincontrol 的 caret 包训练了一个 xgb 模型。在将模型保存到本地 SQLite 数据库之前，我序列化并转换为字符。我能够保存它。但是在从数据库中检索它并对其进行反序列化时，它会引发错误 unserialize(charToRaw(xgbModel))

反序列化错误(charToRaw(selected_model$Model))： ReadItem: 未知类型 57，可能是更高版本的 R 写的

【问题讨论】：

标签： r sqlite r-caret xgboost

【解决方案1】：

要保存由 caret 训练的 xgboost 模型，您需要保存为 raw。这是一个例子：

library(mlbench) #for the data set
library(caret)
library(xgboost) 

data(Sonar)  

caret_model <- train(x = Sonar[,1:60],
                     y = Sonar$Class,
                     method = "xgbTree",
                     trControl = trainControl(method = "cv", number = 2),
                     tuneLength = 2)

保存原始模型：

raw_model <- xgb.save.raw(caret_model$finalModel)

对其进行序列化并将其保存到本地数据库。当您反序列化时：

caret_model2 <- xgb.load(raw_model)

preds <- predict(caret_model2, as.matrix(Sonar[,1:60]))

head(preds)
#output
0.08729284 0.04738589 0.05628103 0.04275921 0.02574497 0.00655277

那么你可以使用caret_model2来预测。

这在“保存和加载模型”下提到了here。

【讨论】：