1. 参数：

      • booster： 一个Booster对象， 一个 XGBModel 对象，或者由Booster.get_fscore() 返回的字典

      • ax： 一个matplotlib Axes 对象。特征重要性将绘制在它上面。

        如果为None，则新建一个Axes

      • grid： 一个布尔值。如果为True，则开启axes grid

      • importance_type： 一个字符串，指定了特征重要性的类别。参考Booster.get_fscore()

      • max_num_features： 一个整数，指定展示的特征的最大数量。如果为None，则展示所有的特征

      • height： 一个浮点数，指定bar 的高度。它传递给ax.barh()

      • xlim： 一个元组，传递给 axes.xlim()

      • xlabel： 一个字符串，设置Axes 的X 轴标题。默认为"F score"。 如果为None，则X 轴没有标题

      • ylabel：一个字符串，设置Axes 的Y 轴标题。默认为"Features"。 如果为None，则Y 轴没有标题

      • show_values： 一个布尔值。如果为True，则在绘图上展示具体的值。

      • kwargs： 关键字参数，用于传递给ax.barh()

      返回ax （一个matplotlib Axes 对象）

    2. xgboost.plot_tree()： 绘制指定的子树。

      参数：

      • booster： 一个Booster对象， 一个 XGBModel 对象

      • fmap： 一个字符串，给出了 文件的文件名

      • ax： 一个matplotlib Axes 对象。特征重要性将绘制在它上面。

        如果为None，则新建一个Axes

      • kwargs： 关键字参数，用于传递给graphviz 的graph_attr

      返回ax （一个matplotlib Axes 对象）

    3. xgboost.tp_graphviz()： 转换指定的子树成一个graphviz 实例。

      在IPython中，可以自动绘制graphviz 实例；否则你需要手动调用graphviz 对象的.render() 方法来绘制。

      参数：

      • yes_color： 一个字符串，给出了满足node condition 的边的颜色
      • no_color： 一个字符串，给出了不满足node condition 的边的颜色
      • 其它参数参考 xgboost.plot_tree()

      返回 （一个matplotlib Axes 对象）

    4. 示例：