'booster':['gbtree','glinear'],

这个参数是指定 XGBoost 模型使用的 booster 类型，可以是 'gbtree' 或 'gblinear'，而不是 'glinear' 。'gbtree' 是基于树的 booster，而 'gblinear' 是基于线性模型的 booster。因此，建议您将 'glinear' 改为 'gblinear'，以便使用线性模型的 booster 进行训练。例如：

'booster': ['gbtree', 'gblinear']

这样设置后，XGBoost 将会同时使用基于树和基于线性模型的 booster 进行训练。

相关问题

'booster': ['gbtree', 'gblinear', 'dart'], # 添加gblinear和dart 'tree_method': ['auto', 'exact', 'hist'], # 添加auto和exact的区别

这是XGBoost模型的超参数设置， 'booster'参数用于设置模型类型，可以选择'gbtree'（基于树的模型）、'gblinear'（基于线性模型）和'dart'（基于树的模型，具有dropout正则化）三种类型中的一种。 'tree_method'参数用于控制树的构建方式，可以选择'auto'（自动选择最适合的方式）、'exact'（精确构建）、'hist'（基于直方图的近似构建）三种方式中的一种。这些参数的设置会对模型的性能和效果产生影响，需要根据具体的任务和数据进行调整。

将以下代码生成的特征重要性排序图结果保留四位小数，params_0 = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 4, 'gamma': 0.1, 'max_depth': 7, 'lambda': 2, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, 'min_child_weight': 3, 'eta': 0.1, 'seed': 1000, 'gain': True, 'learning_rate': 0.1 } model_XGB_clf = xgb.train(params = params_0, dtrain = dtrain_0, num_boost_round = 30) # 预测 ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0) # acc acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans) print(acc) # 0.625866050808314 # 特征重要性排序 xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain') plt.show() # 图片保存在目录下

由于无法运行该代码，我无法生成实际的特征重要性排序图。但是，我可以提供以下代码作为参考，以便生成特征重要性排序图并将其保存在指定的文件路径下：

import xgboost as xgb
import matplotlib.pyplot as plt

params_0 = {
    'booster': 'gbtree',
    'objective': 'multi:softmax',
    'num_class': 4,
    'gamma': 0.1,
    'max_depth': 7,
    'lambda': 2,
    'subsample': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.8,
    'min_child_weight': 3,
    'eta': 0.1,
    'seed': 1000,
    'gain': True,
    'learning_rate': 0.1
}

model_XGB_clf = xgb.train(params=params_0, dtrain=dtrain_0, num_boost_round=30)

# 预测
ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0)

# acc
acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans)
print(acc) # 0.625866050808314

# 特征重要性排序
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain', ax=ax)
plt.savefig('path/to/save/figure', dpi=300, bbox_inches='tight')

请将 `path/to/save/figure` 替换为您希望保存图像的文件路径。