基于xgboost对财务数据进行舞弊行为预测，代码写出模型，并代码画图画出简略决策树

好的，我可以为您提供代码示例和决策树图。

首先，需要导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
import xgboost as xgb
from xgboost import plot_tree
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，对数据进行预处理，包括特征选择、数据清洗和划分训练集和测试集：

# 特征选择
features = ['feature1', 'feature2', 'feature3', ...]

# 数据清洗
data = data.dropna()

# 划分训练集和测试集
train = data.sample(frac=0.8, random_state=123)
test = data.drop(train.index)

# 分离特征和标签
X_train = train[features]
y_train = train['label']
X_test = test[features]
y_test = test['label']

接着，使用XGBoost训练模型，设置参数并进行训练：

# 设置参数
params = {
    'objective': 'binary:logistic',
    'eval_metric': 'auc',
    'max_depth': 6,
    'eta': 0.3,
    'subsample': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.8,
    'seed': 123
}

# 训练模型
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)
model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=1000, evals=[(dtest, 'Test')])

最后，使用XGBoost自带的`plot_tree`函数绘制决策树：

# 绘制决策树
plot_tree(model)
plt.show()

这样就可以得到简略的决策树图了，您可以根据自己的需要进行美化和调整。