我对 numpy_pickle.py 中的 NumpyArrayWrapper 进行了一些小调整，以允许决策树模型成功加载到在 z/OS 上运行的 scikit-learn 上。更改归结为检查字节顺序是否正确，如果不正确则调用 array.byteswap()。然而，当尝试加载 GradientBoostingRegressor 模型时，它甚至在达到字节交换修复之前就失败了。
错误来自这一行https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.18.1/sklearn/tree/_tree.pyx#L644，这是因为以下条件
node_ndarray.dtype != NODE_DTYPE。发生这种情况的原因是梯度提升回归器命中了以下代码行，而决策树没有命中以下代码行https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.18.1/sklearn/externals/joblib/ numpy_pickle.py#L105
我想知道是否有人知道我是否应该做一些不同的事情，因为 DT 模型的 Dtypes 在 z/OS 上加载时似乎很好，但它们不适用于 GBR 模型。这似乎来自 model.fit 方法，因为当删除该调用时，我可以在 z/OS 上成功加载 pkl 文件。
训练梯度提升模型的代码
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn import datasets
from sklearn import metrics
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
gbr = GradientBoostingRegressor(max_depth=3)
model = Pipeline([('Gbr', gbr)])
model.fit(X_train, y_train)
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(model, 'GBTmodelx86.pkl')
训练决策树模型的代码
from sklearn import datasets
from sklearn import metrics
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dataset = datasets.load_iris()
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(dataset.data, dataset.target)
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(model, 'DTmodelX86.pkl')
加载每个模型的代码
from sklearn.externals import joblib
model = joblib.load('DTmodelX86.pkl')
from sklearn.externals import joblib
model = joblib.load('GBTmodelx86.pkl')
我知道这是四年前提出的，但我认为仍然值得解释一下。 当您创建对象并将其导出到模型时，格式不兼容。如果您要将模型部署到 z/OS，您将需要一些实用程序来导出模型。
或者更现代的版本： https://www.ibm.com/docs/en/wml-for-zos/2.4.0?topic=wmlz-importing-models-from-file
如果您将机器学习用于 z/OS 引擎，则这些是。
如果您只是在大型机上独立运行 Python，则需要安装 IBM Python AI Toolkit for z/OS： https://ibm-z-oss-oda.github.io/python_ai_toolkit_zos/
然后，您需要以兼容的格式（例如 PMML，而不是 pkl）导出模型。
希望有帮助。