В настоящее время у меня есть работающая модель xgboost XGBClassifier, обученная с хорошей точностью.
Я сохранил состояние модели (экземпляр модели) для нового предсказания в новом файле python, загрузив состояние.
Я не могу загрузить labelencoder из состояния загруженной модели для кодирования новых данных.
Если я использую новый LabelEncoder (), тогда все мои данные закодированы в 0, поэтому я хочу сделатьиспользование обученного значения labelEncoder для данных.
Как мне этого добиться?
Мой исходный код:
from flask import Flask, request
from sklearn.externals import joblib
app=Flask(__name__)
import pandas as pd
@app.route('/', methods=['POST'])
def hello():
model=joblib.load("Saved_Model.sav")
print(model)
//model is loaded successfully
data=pd.read_json(request.data)
print(data)
col=data.columns
//data also came perfectly
encoder=model.__le__
for i in range(0,len(TrainCols)):
data[col[i]]=encoder.fit_transform(data[col[i]])
prediction=model.predict(data.values)
Пожалуйста, помогите мне решить мою проблему, а также какя могу получить список параметров из модели состояния?