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机器学习_XGBoost模型_用C++推理示例Demo

news 2025/7/26 20:21:25

1. 需求

将 python 训练好的 xgboost 模型, 使用C++ 进行加载并进行推理(预测)

2. 代码实现

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <string>
#include <xgboost/c_api.h>const char *model_path = "my_xgb.model";// 预测单条数据
void test_xgboost_one_item(std::vector<float> features)
{// load confidence prediction modelBoosterHandle booster;XGBoosterCreate(NULL, 0, &booster);XGBoosterLoadModel(booster, model_path);DMatrixHandle dtest;XGDMatrixCreateFromMat(reinterpret_cast<float*>(&features[0]), 1, features.size(), 0, &dtest);// 进行预测const float *out_result;unsigned long out_len;XGBoosterPredict(booster, dtest, 0, 0, 0, &out_len, &out_result);// 输出预测结果std::cout << "Prediction result: ";for (unsigned long i = 0; i < out_len; ++i) {std::cout << out_result[i] << " ";}std::cout << std::endl;// 释放资源XGDMatrixFree(dtest);XGBoosterFree(booster);}// 预测多条数据(来自文件.txt)
void test_xgboost_from_file(std::string file_name)
{BoosterHandle booster;XGBoosterCreate(NULL, 0, &booster);XGBoosterLoadModel(booster, model_path);// 打开文件std::ifstream datasets_file(file_name);if (!datasets_file.is_open()) {std::cerr << "Failed to open the file: " << file_name << std::endl;}// 读取文件内容并存储到二维vector数组中std::vector<std::vector<float>> test_data_src;std::string line;while (std::getline(datasets_file, line)){std::istringstream iss(line);std::vector<float> row_src;std::string token;//仅读取一行中的前7个数据,举例.for (int i = 0; i < 7; ++i){// 读取每行的前7个元素std::getline(iss, token, ',');float value = std::stof(token);row_src.push_back(value);}test_data_src.push_back(row_src);}// 关闭文件datasets_file.close();std::cout << "====== test_data_src ========" << std::endl;// 输出二维vector数组中的数据（可选）for (const auto& row : test_data_src) {for (const auto& value : row) {std::cout << value << " ";}std::cout << std::endl;}//注意: test data 需要 和训练模型时的数据保持一致, 即经过相同的预处理(若有)//注意: 重要操作, 为了通过第一个数据地址,访问到所有数据.// 将二维vector数组转换为一维的连续内存块std::vector<float> flatData;for (const auto& row : test_data_src) {flatData.insert(flatData.end(), row.begin(), row.end());}// 将测试数据转换为DMatrix格式DMatrixHandle dtest;bst_ulong nrow = test_data_src.size();bst_ulong ncol = test_data_src[0].size();XGDMatrixCreateFromMat(flatData.data(), nrow, ncol, 0, &dtest);// 进行预测const float *out_result;unsigned long out_len;XGBoosterPredict(booster, dtest, 0, 0, 0, &out_len, &out_result);// 输出预测结果std::cout << "Prediction result: " << std::endl;;for (unsigned long i = 0; i < out_len; ++i) {std::cout << out_result[i] << " "<< std::endl;}std::cout << std::endl;// 保存预测结果到文件(可选)std::ofstream file_prediction("predict_result.txt", std::ofstream::trunc);if (!file_prediction.is_open()) {std::cerr << "Failed to open the file." << std::endl;}for (unsigned long i = 0; i < out_len; ++i) {file_prediction << out_result[i] << " "<< std::endl;}// 关闭文件file_prediction.close();// 释放资源XGDMatrixFree(dtest);XGBoosterFree(booster);}
int main(int argc, char **argv) {// 测试1: 仅预测一条数据 (使用7个feture,预测输出一个output数据)std::vector<float> features = {0.562000, 0.739818, 0.917457, 0.943217, 0.055662, 0.994000, 0.995506};test_xgboost_one_item(features);// 测试2: 预测存储在文件中的多条数据 (使用7个feture,预测输出一个output数据)std::string test_data_normalsets = "test_data.txt";// test_data.txt 内容:// 0.562000 0.739818 0.917457 0.943217 0.055662 0.994000 0.995506// 0.548000 0.737632 0.910190 0.943415 0.000000 0.994591 0.997773// 0.544000 0.738136 0.924542 0.944812 0.563753 0.994729 0.996054// 0.556000 0.740211 0.919053 0.945792 0.000000 0.999281 0.990547test_xgboost_from_file(test_data_normalsets);std::cout << "==== Done ====" << std::endl;return 0;
}

3. 注意

注意: test data 需要和训练模型时的数据保持一致, 即经过相同的预处理(若有)

XGBoosterPredict() / 参数说明:


int XGBoosterPredict	(	BoosterHandle 	handle,DMatrixHandle 	dmat,int 	option_mask,unsigned 	ntree_limit,    int 	training,bst_ulong * 	out_len,const float ** 	out_result 
)

handle：句柄
dmat：数据矩阵
option_mask：选项的位掩码，用于预测，可能的取值为 0: 正常预测 1: 输出边缘值而不是转换后的值 2: 输出树的叶子索引而不是叶子值，注意，叶子索引在每棵树中是唯一的 4: 输出单个预测的特征贡献
ntree_limit：限制用于预测的树的数量，这仅适用于提升树，当参数设置为0时，我们将使用所有树 training：预测函数是否用作训练循环的一部分。
可以在两种情况下运行预测：给定数据矩阵 X，从模型中获取预测 y_pred。获取用于计算梯度的预测。例如，DART 提升器在训练期间执行了 dropout，由于被舍弃的树，预测结果与正常推断步骤获取的结果不同。
对于第一个场景，设置 training=false。对于第二个场景，设置 training=true。第二个场景适用于定义自定义目标函数时。
out_len：用于存储返回结果的长度
out_result：用于设置指向数组的指针

参考:

将基于python训练得到XGBoost模型，用于C++环境推理的示例Demo
- GitHub - Outliers1106/XGBoost-py2cpp
- Xgbboost: cpp调用: GitHub - EmbolismSoil/xgboostpp: 将XGBoost c api封装成c++接口
官方说明文档: Installation Guide — xgboost 2.0.3 documentation

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http://www.lryc.cn/news/336708.html