[英]Export sklearn and/or xgboost model object for use in excel or vba?
我目前已经使用 sklearn 和 xgboost（使用相同的数据）训练和测试了几个监督模型。 xgboost 模型的性能略好于 sklearn 的 LassoCV。
我正在尝试找到一种导出模型对象的方法，以便非技术人员可以在 Excel 和/或 VBA 中与它进行交互。 具体来说，非技术人员需要能够输入新观察的所有特征值，并让导出的 sklearn 或 xgboost 模型输出新的预测。
我知道我可以将 sklearn 和 xgboost 对象保存为 .pkl。 是否有接口或 API 可以从 excel 获取输入，将其传递给 .pkl 模型文件，并返回正确的标量预测？ 大约有 40-50 个特征需要输入并传递给导出的模型。 从python中导出模型后，不需要重新训练，仅用于预测。
在 python sklearn 中加载和使用 XGBoost PMML 或 XGBoost.rds model 而不会丢失其依赖项/性质
[英]Load and use XGBoost PMML or XGBoost .rds model in python sklearn with out loosing its dependencies/nature
如何将经过训练的 xgboost 基础模型参数加载到 xgboost sklearn API 中？
[英]How to load trained xgboost base model parameters into xgboost sklearn API?
如何在没有 Sklearn 包装器的情况下获得 XGBoost 模型分数
[英]How to get a XGBoost model score without the Sklearn wrapper
将 base_margin 传递给 xgboost model 作为 Python 中 sklearn 管道的一部分
[英]Passing base_margin to xgboost model as part of sklearn pipeline in Python
从 pickle 文件加载 XGBoost model。 错误：“XGBClassifier”object 没有属性“use_label_encoder”
[英]Loading XGBoost model from pickle file. Error: 'XGBClassifier' object has no attribute 'use_label_encoder'
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