#变量重要性 for name,model in zip(['XGboost'],[model_XGB1]): print(name,'变量重要性') model.fit(x_train,y_train) tmp=pd.DataFrame({'变量':x_train.columns.tolist(),'重要性':model.feature_importances_}) tmp=tmp[tmp.重要性>0] tmp=tmp.sort_values(by='重要性',ascending=False) display(tmp.style.background_gradient(cmap='RdPu')) plt.figure(figsize = (12,6)) sns.barplot(y=tmp.变量,x=tmp.重要性,color='b') plt.xlabel('变量重要性',fontsize=12) plt.yticks(fontsize=10) plt.ylabel('y1',fontsize=12) plt.title(name,fontsize=12) plt.show()

这段代码是用于展示 XGBoost 模型中各个变量在模型中的重要性，并通过图表的方式进行可视化展示。具体来说，代码首先定义了一个 XGBoost 模型，并使用该模型对训练数据进行拟合。然后，将训练数据中的各个变量与其在模型中的重要性值存储在一个 DataFrame 中，并对该 DataFrame 进行排序。接着，使用 seaborn 库中的 barplot 函数将变量重要性值绘制成条形图，并将条形图进行可视化展示。最后，代码输出模型名称，并展示可视化结果。

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new_data = new_data.drop('event_type', axis=1) # 划分数据集 X = new_data.drop(["user_id","product_id","new_column"], axis=1) y = new_data["new_column"] # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) le = LabelEncoder() y_train = le.fit_transform(y_train) import xgboost as xgb from sklearn.metrics import accuracy_score # 定义xgboost模型 xgb_model = xgb.XGBClassifier() # 设置参数空间 best_params= { 'max_depth': 5, 'learning_rate': 0.05, 'n_estimators': 200, 'min_child_weight': 1.5, 'subsample':0.7, 'reg_alpha': 0.1, 'reg_lambda': 0.1, } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', best_params) # 使用最优参数构建新的xgboost模型 best_xgb_model = xgb.XGBClassifier(**best_params) best_xgb_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = best_xgb_model.predict(X_test)改为使用svm模型

好的，将xgboost模型改为svm模型，代码如下：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定义svm模型
svm_model = SVC(kernel='rbf', gamma='auto')

# 设置参数空间
best_params = {
    'C': 1,
    'kernel': 'rbf',
    'gamma': 'auto'
}

# 输出最优参数
print('Best Parameter:', best_params)

# 使用最优参数构建新的svm模型
best_svm_model = SVC(**best_params)
best_svm_model.fit(X_train, y_train)

# 使用新模型进行预测
y_pred = best_svm_model.predict(X_test)

将以下代码生成的特征重要性排序图结果保留四位小数，params_0 = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 4, 'gamma': 0.1, 'max_depth': 7, 'lambda': 2, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, 'min_child_weight': 3, 'eta': 0.1, 'seed': 1000, 'gain': True, 'learning_rate': 0.1 } model_XGB_clf = xgb.train(params = params_0, dtrain = dtrain_0, num_boost_round = 30) # 预测 ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0) # acc acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans) print(acc) # 0.625866050808314 # 特征重要性排序 xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain') plt.show() # 图片保存在目录下

由于无法运行该代码，我无法生成实际的特征重要性排序图。但是，我可以提供以下代码作为参考，以便生成特征重要性排序图并将其保存在指定的文件路径下：

import xgboost as xgb
import matplotlib.pyplot as plt

params_0 = {
    'booster': 'gbtree',
    'objective': 'multi:softmax',
    'num_class': 4,
    'gamma': 0.1,
    'max_depth': 7,
    'lambda': 2,
    'subsample': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.8,
    'min_child_weight': 3,
    'eta': 0.1,
    'seed': 1000,
    'gain': True,
    'learning_rate': 0.1
}

model_XGB_clf = xgb.train(params=params_0, dtrain=dtrain_0, num_boost_round=30)

# 预测
ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0)

# acc
acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans)
print(acc) # 0.625866050808314

# 特征重要性排序
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain', ax=ax)
plt.savefig('path/to/save/figure', dpi=300, bbox_inches='tight')

请将 `path/to/save/figure` 替换为您希望保存图像的文件路径。