traindata = df1trainlabel = df2Model1 = xgb.XGBRegressor(max_depth=10, learning_rate=0.15, n_estimators=150)Model1.fit(traindata, trainlabel)feature_importance = Model1.feature_importances_.tolist()feature_name = traindata.columns.tolist()

这段代码使用了Python中的XGBoost库，主要用于构建一个回归模型。代码中的变量traindata和trainlabel是用于训练模型的数据集，分别表示训练数据和训练标签。Model1是一个XGBRegressor对象，表示构建的回归模型。它使用了max_depth参数来控制树的最大深度，learning_rate参数控制每次迭代中模型更新的步长，n_estimators参数表示构建的决策树的数量。最后，代码还使用了Model1.fit()方法来拟合训练数据，计算出回归模型的参数。feature_importance和feature_name分别表示特征重要性和特征名称，它们是训练好的模型中各特征的重要性排名和特征名称列表。