如何用xgboost做特征衍生，代码实现一下

可以使用 xgboost 自带的特征重要性排序来进行特征选择和衍生。具体步骤如下：

1. 使用 xgboost 训练模型并得出各个特征的重要性系数
2. 根据重要性系数，选择出较为重要的特征
3. 对选出的重要特征进行一些组合和变换，例如两个特征求和、平方、开平方等等

以下是代码实现：

import xgboost as xgb
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data.target

# 利用 xgboost 计算特征重要性
model = xgb.XGBRegressor()
model.fit(X, y)
importance = model.feature_importances_

# 筛选重要特征
important_features = X.columns[importance > np.mean(importance)]

# 特征衍生
for i in range(len(important_features)):
    for j in range(i+1, len(important_features)):
        colname = '{}_{}'.format(important_features[i], important_features[j])
        X[colname] = X[important_features[i]] + X[important_features[j]]

# 输出衍生特征后的数据
print(X.head())

以上是一个简单的特征衍生过程，需要根据具体数据和问题进行调整和优化。