print('---> cv train to choose best_num_boost_round') dtrain = xgb.DMatrix(train_X, label=train_Y, feature_names=df_columns) xgb_params = { 'learning_rate': 0.01, 'n_estimators': 1000, 'max_depth': 4, 'min_child_weight': 2, 'eval_metric': 'rmse', 'objective': 'reg:linear', 'nthread': -1, 'silent': 1, 'booster': 'gbtree' } cv_result = xgb.cv(dict(xgb_params), dtrain, num_boost_round=4000, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, show_stdv=False, ) best_num_boost_rounds = len(cv_result) mean_train_logloss = cv_result.loc[best_num_boost_rounds-11 : best_num_boost_rounds-1, 'train-rmse-mean'].mean() mean_test_logloss = cv_result.loc[best_num_boost_rounds-11 : best_num_boost_rounds-1, 'test-rmse-mean'].mean() print('best_num_boost_rounds = {}'.format(best_num_boost_rounds)) print('mean_train_rmse = {:.7f} , mean_valid_rmse = {:.7f}\n'.format(mean_train_logloss, mean_test_logloss))

这段代码是使用XGBoost库进行机器学习模型的训练，并通过交叉验证选出最佳的boosting迭代次数。具体流程如下：

1. 使用xgb.DMatrix将训练数据转换为DMatrix格式，包括特征矩阵train_X、标签train_Y和特征名字df_columns。

2. 定义XGBoost模型的参数xgb_params，包括学习率、迭代次数、树的最大深度、叶子节点最小权重、评估指标、目标函数、线程数、是否静默和booster类型。

3. 使用xgb.cv进行交叉验证，传入参数包括XGBoost模型参数xgb_params、DMatrix格式的训练数据dtrain、最大迭代次数num_boost_round、早停止迭代次数early_stopping_rounds、是否打印过程verbose_eval和是否显示标准差show_stdv。

4. 通过交叉验证结果选出最佳的boosting迭代次数best_num_boost_rounds。

5. 计算最佳迭代次数下的训练集均方根误差mean_train_rmse和验证集均方根误差mean_valid_rmse。

6. 打印最佳迭代次数和均方根误差。

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print('---> training on total dataset to predict test and submit') model = xgb.train(dict(xgb_params), dtrain, num_boost_round=best_num_boost_rounds)

这段代码是使用XGBoost模型对整个训练数据集进行训练，以便用于测试和提交结果。`xgb.train()`函数用于训练XGBoost模型，其中`xgb_params`是XGBoost模型的超参数字典，`dtrain`是训练数据集。`num_boost_round`参数指定了模型训练的轮数，这里使用了之前通过交叉验证得到的最佳轮数`best_num_boost_rounds`。

dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)

这段代码使用了XGBoost中的`DMatrix`类，用于将数据集转换为XGBoost所需的数据格式。

`X_train`是训练集的特征数据，`y_train`是对应的训练集的标签数据。

`xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)`将训练集的特征数据和标签数据作为参数，创建了一个`DMatrix`对象`dtrain`。`DMatrix`对象是XGBoost中用于存储数据的格式，它可以提高模型的训练效率，并且支持使用稀疏矩阵进行训练。

通过将训练集的特征数据和标签数据传递给`DMatrix`类，你可以将数据集转换为XGBoost所需的格式，以便后续用于模型的训练。