从保存的XGBoost模型中确定训练期间使用的超参数

Question

我有一个在Sagemaker中训练的模型作为文件，可以在本地加载并最终评分，如下所示:

local_model_path = "model.tar.gz"
with tarfile.open(local_model_path) as tar:
tar.extractall()
model = xgb.XGBRegressor() 
model.load_model("xgboost-model")     

我想知道，如何建立用于拟合保存的模型的超参数。我认为这几行代码不起作用(即它们没有显示模型训练时使用的超参数):

booster = model.get_booster()
print(booster.save_config())
print(model.get_xgb_params())

如何建立/检查实际使用的超参数?任何帮助都会非常感激。谢谢。

Answer 1

好吧，忘记我删除的另一个答案。

这个对我有用，我不知道为什么get_xgb_params()不应该工作。

model = xgb.XGBRegressor() 
model.load_model("xgboost-model")
model.get_xgb_params()