我在使用以下代码加载预训练的 xgboost 模型时遇到问题:
xgb_model = pickle.load(open('churnfinalunscaled.pickle.dat', 'rb'))
当我这样做时,我收到以下错误:
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-31e7f426e19e> in <module>()
----> 1 xgb_model = pickle.load(open('churnfinalunscaled.pickle.dat', 'rb'))
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.preprocessing._label'
我在网上没有看到任何内容,因此我们将不胜感激。
我能够解决我的问题。只需更新scikit-learn
从 0.21.3 到 0.22.0 似乎解决了这个问题。一路走来,我必须更新我的pandas
版本也升级到0.25.2。
此链接中提供了提示:https://www.gitmemory.com/vruusmann https://www.gitmemory.com/vruusmann,其中指出:
在 Scikit-Learn 版本从 0.21.X 升级到 0.22.X 期间,许多模块被重命名(通常是在模块名称前添加下划线字符)。例如,sklearn.preprocessing.label.LabelEncoder
became sklearn.preprocessing._label.LabelEncoder
.
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)