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python - 使用 joblib.load 从磁盘读取 xgboost 模型时出现类型错误

问题描述

我只是想通过（按预期返回）读取XGBoost模型：joblibos.path.exists(self._classifier_xgboost_path)True

self._xgboost_model = joblib.load(self._classifier_xgboost_path)

但是，我收到以下错误：

  File "/home/iai/Desktop/barak_8/main.py", line 150, in <module>
    main()
  File "/home/iai/Desktop/barak_8/main.py", line 32, in main
    classifier = Classifier(config=config)
  File "/home/iai/Desktop/barak_8/classifiers.py", line 56, in __init__
    if os.path.exists(self._classifier_xgboost_path) \
  File "/home/iai/Desktop/barak_8/venv/lib/python3.6/site-packages/joblib/numpy_pickle.py", line 585, in load
    obj = _unpickle(fobj, filename, mmap_mode)
  File "/home/iai/Desktop/barak_8/venv/lib/python3.6/site-packages/joblib/numpy_pickle.py", line 504, in _unpickle
    obj = unpickler.load()
  File "/usr/lib/python3.6/pickle.py", line 1050, in load
    dispatch[key[0]](self)
  File "/usr/lib/python3.6/pickle.py", line 1323, in load_newobj
    obj = cls.__new__(cls, *args)
TypeError: NoneType.__new__(X): X is not a type object (NoneType)

版本：

Python 3.6
xgboost 1.3.1
joblib 1.0.0

标签： pythonxgboostjoblib

解决方案

这很可能是由于缺少 xgboost 模型的一些依赖导入造成的。我今天早些时候遇到了这个问题，就我而言，这是由于环境中缺少导入造成的。scikit-learn我在我的环境中失踪了。

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