代码讲解 model = XGBClassifier(gamma=0.01,learning_rate=0.01, max_depth=5, n_estimators=500) model.fit(X_train,y_train) y_pred = model.predict(X_hold_test) print(classification_report(y_hold_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_hold_test, y_pred) ConfusionMatrixDisplay(cm).plot() plt.show()

这段代码使用了XGBoost分类器（XGBClassifier）来训练和预测模型。其中，gamma参数表示节点分裂所需的最小损失下降值，learning_rate表示每次更新权重时的步长，max_depth表示树的最大深度，n_estimators表示树的数量。

首先，使用fit()函数将训练数据X_train和y_train传入模型中进行训练。然后，使用predict()函数对测试数据进行预测得到y_pred。接着，使用classification_report()函数打印出分类报告，该报告包括准确率、召回率、F1值和支持度。最后，使用confusion_matrix()函数计算混淆矩阵，将其传入ConfusionMatrixDisplay()函数中进行绘制，使用plt.show()函数显示混淆矩阵图像。

该段代码的主要作用是使用XGBoost分类器构建分类模型，并对测试集进行预测和评估，最后绘制混淆矩阵图像，以便更直观地理解模型预测结果。