方法一（适用于sklearn接口：from lightgbm import LGBMClassifier）

比如现在有一个lgbm_model

import joblib# 保存
joblib.dump(lgbm_model, "lgbm_model.pkl")
# 加载
my_model = joblib.load("lgbm_model.pkl")

方法二（适用于原生接口：import lightgbm）：

这里容易报错：TypeError: Need at least one training dataset or model file or model string to create Booster instance

# 保存
lgbm_model.save_model('model.txt')
# 加载
my_model = lightgbm.Booster(model_file='model.txt') # 注意这里指定model_file

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python保存与加载LGBM模型，并解决报错TypeError: Need at least one training dataset or model file or model string..

方法一（适用于sklearn接口：from lightgbm import LGBMClassifier）

方法二（适用于原生接口：import lightgbm）：

python保存与加载LGBM模型，并解决报错TypeError: Need at least one training dataset or model file or model string..相关推荐

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