xgboost C api与Python产生的结果不同

Question

我有一个非常简单的数据集（30行32列）。

我编写了一个Python程序来加载数据并训练XGBoost模型，然后将模型保存到磁盘。

我还编译了一个使用libxgboost（C api）并加载模型进行推理的C ++程序。

[使用SAME保存的模型时，Python和C ++对相同的输入（全零的单行）给出不同的结果。

xgboost为0.90，我在此处附加了所有文件（包括numpy数据文件）：

https://www.dropbox.com/s/txao5ugq6mgssz8/xgboost_mismatch.tar?dl=0

这是两个程序的输出（其源文件位于.tar文件中：]

Python程序

（（在构建模型时打印一些字符串，然后打印单个数字输出）

$ python3 jl_functions_tiny.py
Loading data
Creating model
Training model
Saving model
Deleting model
Loading model
Testing model
[587558.2]

C ++程序

（发出的数字显然与单个Python数字输出不匹配）

$ ./jl_functions
628180.062500

Answer 1

a）您正在将模型另存为model.save，这与特征向量排序有关，您可以使用model.dump尝试xgboost load model in c++ (python -> c++ prediction scores mismatch)

b）请检查您未使用稀疏矩阵创建模型的python代码，我的直觉表示问题在这里

Disclaimer：我不是c ++专家，也不擅长c ++，但是我发现这可能是预测不匹配的原因，并且我没有方便的环境来测试C ++和共享结果。

Answer 2

Python和C ++中的不同种子参数会导致不同的结果，因为在算法中使用了随机性，请尝试在Python和C ++中的第11行xgb.XGBregressor中设置seed =，甚至使用numpy.random.seed(0)通过numpy和在C ++中，来自/workspace/include/xgboost/generic_parameters.h

的种子参数