您不能在通用表示（例如PMML）上连接不同的专用表示（例如R和Scikit-Learn本机数据结构）。尝试将R数据结构直接转换为Scikit-
Learn数据结构可能会更好。

XGBoost实际上是上述规则的一个例外，因为它的R和Scikit-Learn实现只是本地XGBoost库的精简包装。在训练有素的R
XGBoost对象内部有一个blob
raw，它是其本机XGBoost表示形式的模型。将其保存到文件，然后使用xgb.Booster.load_model(fname)方法加载到Python中。

如果您知道需要在Scikit-Learn中部署XGBoost模型，那么为什么要在R中对其进行训练？