ValueError: tree must be Booster, XGBModel or dict instance

python画图时报错无法使用，

classifier=GradientBoostingClassifier(loss='deviance',criterion='mae',n_estimators=5)
fig,ax = plt.subplots(figsize=(10,15))
plot_importance(classifier,
                height=0.5,
                ax=ax,                
                max_num_features=50,
                importance_type='gain')

报错如下：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-139-554a6ae0973b> in <module>
     12                 ax=ax,
     13                 max_num_features=50,
---> 14                 importance_type='gain')

D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\plotting.py in plot_importance(booster, ax, height, xlim, ylim, title, xlabel, ylabel, fmap, importance_type, max_num_features, grid, show_values, **kwargs)
     69         importance = booster
     70     else:
---> 71         raise ValueError('tree must be Booster, XGBModel or dict instance')
     72 
     73     if not importance:

ValueError: tree must be Booster, XGBModel or dict instance

根据之前方法查看文件：plotting.py没有问题，麻烦帮看下，谢谢，

进入xgboost.plot_importance函数定义, plotting.py , 把 booster.get_score(importance_type=importance_type) 改成 booster.get_score(importance_type=importance_type, fmap=fmap) 亲测好使

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xgboost的plot_importance绘图时出现的f0、f1、f2、f3、f4、f5等改为对应特征的字段名_折杨柳的博客-CSDN博客 将xgboost的plot_importance绘图时出现的f0、f1、f2、f3、f4、f5等改为对应特征的字段名xgboost输出特征重要度操作总结进入xgboost.plot_importance函数定义, plotting.py , 把 booster.get_score(importance_type=importance_type) 改成 booster.get_score(importance_type=importance_type, fmap=fmap) 亲测好使代码部分# 调用 https://blog.csdn.net/u013132876/article/details/110395803

代码估计是写错了把