关于XGB.booster()报错TypeError: 'str' object is not callable的解决方法

当使用XGB想得到特征重要性时报错，代码及报错如下，

from xgboost.sklearn import XGBClassifier
import xgboost as xgb
def modelfit(alg, dtrain,y_train, dtest=None ,useTrainCV=True, cv_folds=5, early_stopping_rounds=50):if useTrainCV:xgb_param = alg.get_xgb_params()xgtrain = xgb.DMatrix(dtrain.as_matrix()[: ,1:], label=y_train)#xgtest = xgb.DMatrix(dtest.as_matrix()[: , :])cvresult = xgb.cv(xgb_param, xgtrain, num_boost_round=alg.get_params()['n_estimators'], nfold=cv_folds ,early_stopping_rounds=early_stopping_rounds)alg.set_params(n_estimators=cvresult.shape[0])#建模alg.fit(dtrain.as_matrix()[: ,1:], y_train ,eval_metric='auc')#对训练集预测dtrain_predictions = alg.predict(dtrain.as_matrix()[: ,1:])dtrain_predprob = alg.predict_proba(dtrain.as_matrix()[: ,1:])[:,1]#输出模型的一些结果#print(dtrain_predictions)#print(alg.predict_proba(dtrain.as_matrix()[: ,1:]))print(cvresult.shape[0])print ("\n关于现在这个模型")print ("准确率 : %.4g" % metrics.accuracy_score(y_train, dtrain_predictions))print ("AUC 得分 (训练集): %f" % metrics.roc_auc_score(y_train, dtrain_predprob))feat_imp = pd.Series(alg.get_booster().get_fscore()).sort_values(ascending=False)print(feat_imp.head(25))print(feat_imp.shape)feat_imp.plot(kind='bar', title='Feature Importances')plt.ylabel('Feature Importance Score')
xgb1 = XGBClassifier(learning_rate=0.1,n_estimators =50,max_depth=4,min_child_weight =1,gamma = 0,subsample=0.8,colsample_bytree = 0.8,objective ='binary:logistic' ,nthread=4,scale_pos_weight=0.8,seed = 27)
modelfit(xgb1 ,X_train,y_train)

遇到这个问题，开始我是佷懵的。

参考：https://stackoverflow.com/questions/38212649/feature-importance-with-xgbclassifier 上的内容后找到解决方法。

此时我们只需要将model.booster()改为model.get_booster()即可。
参考：https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/84334218

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