def get_result(model,test):#线上测试集 dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['pred']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) result.to_csv('result/result.csv', index=False, header=None) print("results are saved.")改写代码，不改变功能

这段代码已经在之前的问题中出现过了，我会提供一个修改版的代码：

def get_result(model, test):
    # 线上测试集
    dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1))
    # 预测
    predict = model.predict(dtest)
    # 处理结果
    predict = pd.DataFrame(predict, columns=['pred'])
    result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1)
    result.to_csv('result/result.csv', index=False, header=None)
    print("Results are saved.")
    
    return result

相关问题

def get_feat_importance(dtest,model): # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) train_data=xgb.DMatrix(offline_train,label=get_label) params={'max_width':3} bst=xgb.train(params,train_data,num_boost_round=1) for importance_type in('weight','gain','cover','total_gain','total_cover'): print('%s: ' % importance_type,bst.get_score(importance_type=importance_type)) return result def get_result(model,test):#线上测试集 dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['pred']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) result.to_csv('result/result.csv', index=False, header=None) print("results are saved.")改写代码，不改变功能

def get_feat_importance(dtest,model):
# 预测
predict = model.predict(dtest)
# 处理结果
predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob'])
result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1)

train_data=xgb.DMatrix(offline_train,label=get_label)
params={'max_width':3}
bst=xgb.train(params,train_data,num_boost_round=1)

# 输出特征重要性
for importance_type in('weight','gain','cover','total_gain','total_cover'):
print('%s: ' % importance_type,bst.get_score(importance_type=importance_type))

return result

def get_result(model,test):
# 线上测试集
dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1))
# 预测
predict = model.predict(dtest)
# 处理结果
predict = pd.DataFrame(predict, columns=['pred'])
result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1)
result.to_csv('result/result.csv', index=False, header=None)
print("results are saved.")

return result

def model_xgb(train, test): """xgb模型 Args: Returns: """ # xgb参数 params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'silent': 1, 'eta': 0.01, 'max_depth': 5, 'min_child_weight': 1, 'gamma': 0, 'lambda': 1, 'colsample_bylevel': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'subsample': 0.9, 'scale_pos_weight': 1} # 数据集 dtrain = xgb.DMatrix(train.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'label'], axis=1), label=train['label']) dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 训练 watchlist = [(dtrain, 'train')] model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=500, evals=watchlist) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) # 特征重要性 feat_importance = pd.DataFrame(columns=['feature_name', 'importance']) feat_importance['feature_name'] = model.get_score().keys() feat_importance['importance'] = model.get_score().values() feat_importance.sort_values(['importance'], ascending=False, inplace=True) # 返回 return result, feat_importance解释一下

这段代码是一个自定义的 XGBoost 模型训练函数 `model_xgb`，其主要作用是将训练数据集和测试数据集转换为 XGBoost 可用的数据格式，然后使用 XGBoost 算法对训练数据集进行训练，最后对测试数据集进行预测，并返回预测结果和特征重要性。

具体来说，该函数的实现步骤如下：

1. 定义 XGBoost 模型的参数：包括 `booster`（使用的树模型）、`objective`（目标函数）、`eval_metric`（评价指标）、`eta`（学习率）、`max_depth`（树的最大深度）等。

2. 将训练数据集和测试数据集转换为 XGBoost 可用的数据格式。使用 `xgb.DMatrix` 函数将数据集转换为 DMatrix 对象，其中训练数据集需要包含标签列 `label`，而测试数据集则不需要。

3. 使用 XGBoost 的 `train` 函数对模型进行训练，需要指定训练数据集、模型参数、迭代次数等。

4. 使用训练好的模型对测试数据集进行预测，得到预测结果。将预测结果和测试数据集中的 `User_id`、`Coupon_id`、`Date_received` 列进行合并，得到最终的预测结果。

5. 使用 XGBoost 的 `get_score` 函数获取特征重要性，并将其保存为一个 DataFrame 对象，包括每个特征的名称和重要性值。

6. 最后，将预测结果和特征重要性返回。

通过自定义的 XGBoost 模型训练函数，可以方便地进行模型训练和预测，并获取特征重要性信息，便于后续的特征选择和优化。