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投资商经常会通过多个不同渠道投放广告，以此来获得经济利益。在本案例中我们选
取公司在电视、广播和报纸上的投入，来预测广告收益，这对公司策略的制定是有较重要的
意义。
x# 读取数据import pandas as pddf = pd.read_excel('广告收益数据.xlsx')
# 划分特征变量和目标变量X = df.drop(columns='收益') y = df['收益']
# 划分训练集和测试集from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)
# 模型训练from xgboost import XGBRegressormodel = XGBRegressor() # 使用默认参数model.fit(X_train, y_train)
# 模型评估print(model.score(X_test, y_test)) # 计算R^2值# 通过上一节讲过的feature_importances_属性，我们来查看模型的特征重要性：features = X.columns # 获取特征名称importances = model.feature_importances_ # 获取特征重要性
# 通过二维表格形式显示importances_df = pd.DataFrame()importances_df['特征名称'] = featuresimportances_df['特征重要性'] = importancesimportances_df.sort_values('特征重要性', ascending=False)1. 关于广告收益预测，下列说法正确的是:
A 收益数据是一个离散型的类别数据
B 只能使用一种算法对广告收益进行预测
C 投资商经常会通过多个不同渠道投放广告，以此来获得经济利益
D 广告收益预测模型不重要
2. 使用XGBoost进行回归预测的是_______:
A XGBClassifier
B AdaBoostRegressor
C DecisionTreeClassifier
D XGBRegressor
1=>C 2=>D