函数xgb.plot.tree（）不起作用

Question

我正在尝试使用(xgboost)包评估极端渐变提升模型。 在写这个问题之前，我在stackoverflow和其他地方寻找信息，但是我发现的信息并没有解决我的问题。 这些是与我发现的相似的帖子，但它们没有以明确的方式解决：

human readable rules from xgboost in R

xbg.plot.tree() crashes

Why is xgboost not plotting my trees?

我的问题是函数xgb.plot.tree，我使用xgboost()函数构建了我的极端渐变增强模型，我创建了一个矩阵，显示了xgb.importance()模型中特征的重要性，但是当我尝试绘制一个增强树模型，函数崩溃。

在我的R代码下面：

model_xgb <- xgboost(data=dtrain$data, 
             label=dtrain$label,
             booster="gbtree",
             max_depth=6, 
             eta=0.3, 
             nthread=2, 
             nrounds = 150, 
             verbose=0,
             eval_metrics=list("error"),
             objective="binary:logistic")

# Calculate feature importance

imp <- xgb.importance(feature_names=dtrain$data@Dimnames[[2]], 
                      model=model_xgb)

print(imp)

# Display tree number 1
xgb.plot.tree(feature_names=dtrain$data@Dimnames[[2]],
              model=model_xgb,
              n_first_tree=1)

根据@ArriveW的回答，我添加了函数xgb.dump()，我修改了我的代码如下：

dump_xgb <- xgb.dump(model = model_xgb)

xgb.plot.tree(feature_names=dtrain$data@Dimnames[[2]],
              model=model_xgb,
              n_first_tree=5)

但是尽管如此，我没有得到图表，这就是结果

在github上，您可以找到可重现的示例：

CreditRiskPrediction

有什么建议吗？