當使用xgboost的dump_model方式導出模型時，有時我們希望導出模型中的特徵名與訓練時訓練集的特徵名不一樣，但是如果整個模型重新訓練一遍又很麻煩，這時可以用fmap參數來指定導出模型的特徵名。
下面是dump_model方法在官方文檔中的參數列表解釋。fmap參數輸入的是文件的路徑，我們需要在fmap指定的文件中指定原特徵名與新特徵名的對應關係。
def dump_model(self, fout, fmap='', with_stats=False, dump_format="text"):
"""
Dump model into a text or JSON file.
Parameters
----------
fout : string
Output file name.
fmap : string, optional
Name of the file containing feature map names.
with_stats : bool, optional
Controls whether the split statistics are output.
dump_format : string, optional
Format of model dump file. Can be 'text' or 'json'.
"""
但是fmap文件中的數據格式在官方文檔中沒有給出很詳細的示例，花了很多時間在網上查到了答案，總結在這裏。
fmap文件的結構，文件中每一行都是如下結構（注意：這裏的尖括號是不需要的）：
<featureid> <featurename> <q or i or int>\n:
其中：
- Feature id 從0開始直到特徵的個數爲止，從小到大排列。
- i 表示是二分類特徵q表示數值變量，如年齡，時間等。
- q 可以缺省int表示特徵爲整數(when int is hinted, the decision boundary will be integer)
（轉載來自： https://www.zhihu.com/question/61448233/answer/201537678）
示例，假如我的模型總共有5個特徵，原特徵名爲[‘f0’, ‘f1’, ‘f2’, ‘f3’, ‘f4’]，現在需要修改導出模型中的特徵名，則fmap文件中的格式如下：
0 f111 q
1 f222 q
2 f333 q
3 f4444 q
4 f5555 q
其中，第1列爲特徵的id，必須是從0開始，依次增大；第2列爲特徵的名稱；第3列爲數據類型。導出模型的特徵名爲[‘f111’, ‘f222’, ‘f333’, ‘f4444’, ‘f5555’]
這裏如果fmap中的行數小於模型總特徵數，比如上面的示例中只寫3行：
0 f111 q
1 f222 q
2 f333 q
則導出的模型就只有前3個特徵被重新命名了，後面的特徵仍然保持原特徵名不變。即導出模型的特徵名爲[‘f111’, ‘f222’, ‘f333’, ‘f3’, ‘f4’]