xgboost模型保存为pmml格式

将XGBoost模型保存为PMML格式需要使用第三方库xgboost2pmml。可以使用以下代码安装该库：

!pip install xgboost2pmml

然后，可以使用以下代码将XGBoost模型保存为PMML格式：

import xgboost as xgb
from xgboost2pmml import PMMLPipeline

# 训练XGBoost模型
xgb_model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=num_rounds)

# 将XGBoost模型转换为PMML格式
pmml_pipeline = PMMLPipeline(model=xgb_model)
pmml_pipeline.export(fname="xgboost_model.pmml")

在上述代码中，先训练了一个XGBoost模型，然后使用xgboost2pmml库将该模型转换为PMML格式，并将其保存到文件“xgboost_model.pmml”中。

请注意，xgboost2pmml库只支持XGBoost的GBTree和DART模型，不支持XGBoost的Linear模型。