我封装的多标签（multi-label）XGBoost模型是像下面这样写的：
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
multi_xgb = MultiOutputRegressor(XGBRegressor(max_depth=10, learning_rate=0.1, n_estimators=500, silent=False))
multi_xgb.fit(train_x, train_y)
mse_train = mean_squared_error(train_y, multi_xgb.predict(train_x))
print('XGBoost Train MSE: %.7f' % mse_train)
我想要用multi_xgb.feature_importance_或plot_importance(multi_xgb)的方式输出特征重要度，但是此时报错如下：
ValueError: tree must be Booster, XGBModel or dict instance
思考后发现问题出在MultiOutputRegressor上，因为如果是单标签的常规写法不会出现任何问题。
解决这个方案的方法就是不直接使用multi_xgb这个封装模型，而是用multi_xgb.estimators_[0] 来作为其中标准的xgboost模型，从而正常输出importance统计。
from xgboost import XGBRegressor, plot_importance
plot_importance(multi_xgb.estimators_[0])
plot_importance(multi_xgb.estimators_[1])
plt.title('Xgboost Feature Importance')
plt.show()
问题迎刃而解~
参考资料：