xgboost模拟预测代码

当使用XGBoost进行模拟预测时，你需要先导入必要的库并加载训练好的模型。然后，你可以使用模型来预测新的数据样本。下面是一个简单的示例代码：

import xgboost as xgb
import pandas as pd

# 加载训练好的模型
model = xgb.Booster(model_file='path_to_model_file')

# 加载新的数据样本
new_data = pd.read_csv('path_to_new_data')

# 进行预测
preds = model.predict(xgb.DMatrix(new_data))

# 打印预测结果
print(preds)

在这个示例中，你需要将`path_to_model_file`替换为你训练好的模型文件的路径，将`path_to_new_data`替换为包含新数据样本的CSV文件的路径。预测结果将会被打印出来。

请确保在运行代码之前已经安装了XGBoost库，并且已经训练好了模型并保存为文件。