使用REF xgbtree进行特征选择，R语言代码

使用REF xgbtree进行特征选择的R语言代码如下所示：

# 加载XGBoost包
library(xgboost)

# 加载数据，假设数据名称为data
data <- read.csv("data.csv")

# 将数据拆分为训练集和测试集
train.idx <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train <- data[train.idx, ]
test <- data[-train.idx, ]

# 将数据转换为DMatrix格式
train.matrix <- xgb.DMatrix(data = as.matrix(train[, -1]), label = train$label)
test.matrix <- xgb.DMatrix(data = as.matrix(test[, -1]), label = test$label)

# 使用REF xgbtree进行特征选择
model <- xgboost(data = train.matrix, objective = "binary:logistic", eval_metric = "auc",
                 nthread = 4, verbose = 0, num_boost_round = 100, early_stopping_rounds = 10,
                 feval = function(preds, dtrain) {
                   auc <- auc(dtrain$label, preds)
                   return(list(metric = "auc", value = auc))
                 }, maximize = TRUE, watchlist = list(train = train.matrix, test = test.matrix),
                 feature_selector = "REF", feature_selector_options = list(threshold = 0.01))
                 
# 输出特征选择结果
print(model$feature.names[model$selector > 0])

其中，`xgb.DMatrix`函数将数据转换为DMatrix格式，`xgboost`函数使用REF xgbtree进行模型训练，并进行特征选择，`print`函数输出特征选择结果。需要注意的是，`feature_selector_options`参数可以设置不同的阈值，根据具体情况进行调整。