python - 更新 scikit 模型使其与最新版本兼容

Question

我有一个关于 scikit 模型和(复古)兼容性的问题。
我有一个在 Python 3.5 中从 scikit-learn 0.21.2 创建的模型(使用 joblib 保存)，然后我使用 shap 版本 0.30 对其进行分析。自从我升级到 Ubuntu 20.04 后，我有了 Python 3.8(以及 scikit-learn 和 shap 的更新版本)。
由于新的包版本我无法使用 Python 3.8 加载它们，所以我使用 Py3.5 和原始包版本创建了一个虚拟环境。
现在我的问题是:有没有办法用 joblib 重新转储模型，以便我也可以用 Python 3.8 打开它们？我想用最新版本的包 shap 重新分析模型(但当然它有一个 scikit 版本要求会破坏 joblib 加载)。
或者，我还有什么其他选择？ (我唯一不想要的是重新训练模型)。

Answer 1

scikit-learn 中没有标准的解决方案。如果您的型号受支持，您可以尝试 sklearn-json .
尽管这不能解决您当前的问题，但您将来可以将模型保存为兼容性问题较少的格式 - 请参阅 Interoperable formats scikit-learn 模型持久性页面中的部分。