使用R语言绘制xgboost校准曲线的代码

在R语言中，可以使用`xgboost`库和`plot_model`包来创建XGBoost模型的校准曲线。首先，你需要安装必要的库，如果还没有安装，可以运行：

install.packages("xgboost")
install.packages("caret")
install.packages("plotmodelr")

然后，你可以按照以下步骤绘制校准曲线：

1. 加载所需的库：

library(xgboost)
library(caret)
library(plotmodelr)

2. 准备数据集并训练XGBoost模型：

# 假设data是你的数据框，target是目标变量
set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现
trainIndex <- createDataPartition(y = data$target, p = .8, list = FALSE)
train_data <- data[trainIndex, ]
test_data <- data[-trainIndex, ]

xgb_model <- xgb.train(data = xgb.DMatrix(train_data[, -ncol(train_data)], label = train_data$target),
                        params = xgb_params,
                        num_boost_round = nrounds)

3. 使用`plot_model`函数绘制校准曲线，这里假设`xgb_model`是训练好的模型，`preds`是模型对测试数据的预测值：

preds <- predict(xgb_model, xgb.DMatrix(test_data[, -ncol(test_data)]))
plot_model(xgb_model, type = "calibration", data = preds)

在这个例子中，`type="calibration"`指定了我们要画的是校准曲线，`data=preds`提供的是模型的预测概率。