null importance XGBoost 的tensorflow 代码

以下是使用 TensorFlow 实现 null importance XGBoost 的代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBClassifier

# 加载数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练 XGBoost 模型
xgb = XGBClassifier(max_depth=5, n_estimators=100)
xgb.fit(X_train, y_train)

# 计算特征重要性
feature_importances = xgb.feature_importances_

# 构造 null importance 数据集
null_importance_dataset = np.random.permutation(X_train)
null_importance_feature_importances = []
for i in range(10):
    # 训练 XGBoost 模型
    xgb = XGBClassifier(max_depth=5, n_estimators=100)
    xgb.fit(null_importance_dataset, y_train)

    # 计算特征重要性
    null_importance_feature_importances.append(xgb.feature_importances_)

# 计算 null importance 特征重要性
null_importance_feature_importances = np.array(null_importance_feature_importances)
null_importance_feature_importances_mean = np.mean(null_importance_feature_importances, axis=0)
null_importance_feature_importances_std = np.std(null_importance_feature_importances, axis=0)

# 计算特征重要性分数
scores = (feature_importances - null_importance_feature_importances_mean) / null_importance_feature_importances_std

# 打印特征重要性分数
for i, score in enumerate(scores):
    print("Feature %d importance score: %.2f" % (i, score))

在上面的代码中，我们首先加载数据，并使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们使用 XGBoost 训练一个分类模型，并使用 feature_importances 属性计算特征重要性。

接着，我们构造了 10 个 null importance 数据集，每个数据集都是随机排列的训练集。对于每个数据集，我们训练一个 XGBoost 模型，并计算特征重要性。最后，我们计算 null importance 特征重要性的平均值和标准差，并使用这些值计算特征重要性分数。

最后，我们打印每个特征的特征重要性分数。特征重要性分数越高，表示该特征越重要。