xgboost 中的树形模型输出 dump model

Dump model

Dump model 是一个基础特性，目前为止只有树形模型支持文本输出。
它可以把决策树用文本的方式输出出来。
下面看一个例子：

booster[0]:
0:[odor=pungent] yes=2,no=1
    1:[stalk-root=cup] yes=4,no=3
        3:leaf=1.71218
        4:leaf=-1.70044
    2:[spore-print-color=orange] yes=6,no=5
        5:leaf=-1.94071
        6:leaf=1.85965
booster[1]:
0:[stalk-root=missing] yes=2,no=1
    1:[odor=pungent] yes=4,no=3
        3:leaf=0.784718
        4:leaf=-0.96853
    2:leaf=-6.23624

当然，它需要一个特征与文件的对照表，就是一个 feature map 文件

Feature map 文件

Feature map 文件格式如下：

Format of featmap.txt:   or i or int>\n:

    Feature id must be from 0 to number of features, in sorted order.
    i means this feature is binary indicator feature
    q means this feature is a quantitative value, such as age, time, can be missing
    int means this feature is integer value (when int is hinted, the decision boundary will be integer)

0   cap-shape=bell  i
1   cap-shape=conical   i
2   cap-shape=convex    i
3   cap-shape=flat  i
.
.
.
通过实例我们可以看出，feature map 的格式：
    <特征 id> <特征名称=特征值> 
    - 特征 id 排序从 0 开始升序
    - i 二选一的特征
    - q 数量值，如年龄、时间。这个值可以是空
    - int 整型特征，它的决策边界也应该是整型