Ошибка метода XGBoost __sklearn_tags__ в Python при загрузке модели

Вопрос или проблема

FutureWarning: Класс XGBRegressor или классы, от которых он наследуется, используют `_get_tags` и `_more_tags`. Пожалуйста, определите метод `__sklearn_tags__`, или унаследуйтесь от `sklearn.base.BaseEstimator` и/или других подходящих миксинов, таких как `sklearn.base.TransformerMixin`, `sklearn.base.ClassifierMixin`, `sklearn.base.RegressorMixin` и `sklearn.base.OutlierMixin`. Начиная с scikit-learn 1.7, неопределение `__sklearn_tags__` вызовет ошибку.

Ответ или решение

Ошибка метода __sklearn_tags__ в XGBoost при загрузке модели: подробное руководство

Введение

Если вы опытный разработчик в области ИТ и сталкиваетесь с проблемой при загрузке сохраненной модели XGBRegressor, вам может повстречаться предупреждение о FutureWarning, касающееся отсутствия метода __sklearn_tags__. В данной статье мы подробно рассмотрим, как устранить эту проблему, чтобы обеспечить корректную работу с XGBoost и Scikit-Learn.

Проблема

Когда вы пытаетесь загрузить ранее обученную модель XGBRegressor, может возникать следующее предупреждение:

FutureWarning: The XGBRegressor or classes from which it inherits use '_get_tags' and '_more_tags'. Please define the '__sklearn_tags__' method, or inherit from 'sklearn.base.BaseEstimator' and/or other appropriate mixins such as 'sklearn.base.TransformerMixin', 'sklearn.base.ClassifierMixin', 'sklearn.base.RegressorMixin', and 'sklearn.base.OutlierMixin'. From scikit-learn 1.7, not defining '__sklearn_tags__' will raise an error.

Это предупреждение указывает на изменения в библиотеке Scikit-Learn начиная с версии 1.7, которые требуют определения метода __sklearn_tags__ для классов моделей.

Причины возникновения ошибки

1. Изменения в библиотеке: Как упоминается в предупреждении, Scikit-Learn обновила свои требования к определению методов в моделях на основе машинного обучения. Для обеспечения совместимости необходимо явно указывать определенные теги.

2. Разные версии библиотек: Если вы обновили свои библиотеки, это может привести к возникновению предупреждений или ошибок, отсутствовавших в предыдущих версиях.

Решение проблемы

Чтобы устранить данное предупреждение и обеспечить стабильную работу вашей модели, вы можете предпринять следующие шаги:

1. Обновление библиотек: Убедитесь, что у вас установлены последние версии библиотек XGBoost и Scikit-Learn. Это можно сделать с помощью команд:

   pip install --upgrade xgboost scikit-learn

2. Проверка реализации модели: Убедитесь, что вы используете актуальные классы XGBoost, которые соответствуют изменившимся требованиям Scikit-Learn. Классы XGBoost в последних версиях библиотеки должны включать реализацию всех необходимых методов.

3. Наследование от BaseEstimator: Если вы создавали собственный класс, унаследованный от XGBoost, убедитесь, что он также наследуется от sklearn.base.BaseEstimator, а также включает реализацию метода __sklearn_tags__. Пример:

   from xgboost import XGBRegressor
   from sklearn.base import BaseEstimator
   
   class MyXGBRegressor(XGBRegressor, BaseEstimator):
      def __sklearn_tags__(self):
          return {'requires_positive_X': False}  # или другие необходимые теги

4. Проверка кода при загрузке модели: Убедитесь, что вы правильно загружаете модель, например, с помощью функции joblib.load() или pickle.load(). Используйте тот же подход, который применяли при сохранении модели.

Заключение

Возникающее предупреждение при загрузке модели XGBRegressor связано с изменениями в библиотеке Scikit-Learn, которые требуют внедрения метода __sklearn_tags__. Обновите свои библиотеки, проверьте реализацию классов и, если необходимо, установите наследование от базового класса. Применение этих практиков поможет устранить предупреждение и обеспечит корректную работу вашей модели.

При возникновении дополнительных вопросов или сложностей не стесняйтесь обращаться к сообществу разработчиков или искать помощь в документации XGBoost и Scikit-Learn.