feature_importance = model.get_fscore() feature_importance = sorted(feature_importance.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) feature_importance print(df_columns) dvalid = xgb.DMatrix(valid_X, feature_names=df_columns) predict_valid = model.predict(dvalid) predict_price = np.expm1(predict_valid) valid_true_price = np.expm1(valid_Y) print('决策树模型在验证集上的均方误差 RMSE 为：', rmse(valid_Y, predict_valid))

这段代码使用了XGBoost模型，其中`model.get_fscore()`返回每个特征的重要性评分，然后将其按照评分从大到小进行排序。`df_columns`是特征名列表，`xgb.DMatrix`将验证集转换为DMatrix格式，`model.predict`用于预测验证集的目标值。最后通过指数函数`np.expm1`将预测值和真实值转换为原始价格。`rmse`函数用于计算均方根误差（RMSE）。