xgb_model = xgb.XGBClassifier(learning_rate = 0.1,max_depth = 7,min_child_weight = 5,objective = 'binary:logistic',seed = 0,gamma = 0.1,random_state=0,silent = True) xgb_model.fit(X_train,y_train)

这段代码是使用XGBoost库建立了一个分类器模型，其中learning_rate控制每次迭代更新权重时的步长，max_depth表示决策树的最大深度，min_child_weight表示每个叶节点最小的样本权重和，objective指定了模型的损失函数，seed和random_state用于控制随机数生成的种子，silent表示是否输出运行过程中的信息。最后，使用fit函数拟合训练数据。