解释一下model.get_score().keys() feature_importance['importance']=model.get_fscore().values()

`model.get_score()` 方法返回一个字典，其中包含模型中每个特征的得分。这些得分是通过计算特征在训练过程中用于划分数据的次数来计算的，因此可以用来衡量特征的重要性。`model.get_score().keys()` 是获取这个字典中的所有键（即特征名）。

在 XGBoost 中，每个特征都有一个"重要性得分"，指的是该特征在决策树中被用作划分点的次数。`model.get_fscore()` 方法返回一个字典，其中包含每个特征的重要性得分。`model.get_fscore().values()` 是获取这个字典中的所有值（即每个特征的重要性得分），并将其用于构建一个列表。

最后，将特征名和重要性得分组合成一个字典，其中键为特征名，值为该特征的重要性得分。

相关问题

importance = xgb.booster().get_fscore() # importance = xgb.get_score(importance_type='weight')

是的，您可以使用以下代码获取特征重要性：

importance = xgb.booster().get_fscore()

这个方法适用于 xgboost 版本 0.4 以上，但是如果您的 xgboost 版本较低，该方法可能不可用。如果您的 xgboost 版本较高，则可以使用以下代码获取特征重要性：

importance = xgb.get_score(importance_type='weight')

其中，`importance_type` 参数指定了特征重要性的类型，可以是 `'weight'`、`'gain'` 或 `'cover'`。默认值为 `'weight'`，表示特征重要性是指特征被选为分裂节点的次数。如果您希望获取其他类型的特征重要性，请修改 `importance_type` 参数的值。

booster.get_booster().get_score

这是XGBoost模型对象booster的一个方法调用，用于获取XGBoost模型中每个特征的重要性得分。

具体来说，get_booster方法用于获取XGBoost模型的底层Booster实例，而get_score方法用于获取Booster实例中每个特征的重要性得分。重要性得分可以通过weight、gain、cover等指标计算得到。

get_score方法的语法为：get_score(fmap='', importance_type='weight')

其中，fmap参数可以指定特征映射文件的路径，用于将特征名称转换为特征索引。importance_type参数可以指定特征重要性计算的类型，可以是'weight'、'gain'、'cover'等。

例如，booster.get_booster().get_score(importance_type='gain')可以获取XGBoost模型中每个特征的gain重要性得分。