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。