请提供使用python实现基于传算法工具箱GEAPT进行遗传算法优化OneClassSVM分类器参数的示例代码，

非常感谢您的问题，以下是使用 Python 实现基于传算法工具箱 GEAPT 进行遗传算法优化 OneClassSVM 分类器参数的示例代码：

# 导入所需的库
from sklearn.svm import OneClassSVM
from sklearn.datasets import make_classification
from geatpy import GeneticAlgorithm, Individual
import numpy as np

# 定义适应度函数
def cal_fitness(individual):
    # 将个体解码为参数值
    gamma = individual.decoding(0, 1, 10**(-5), 10**3)
    nu = individual.decoding(1, 0.01, 0.5)
    # 使用参数训练 OneClassSVM 分类器，并计算分类精度
    clf = OneClassSVM(nu=nu, kernel='rbf', gamma=gamma)
    clf.fit(X_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    score = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
    # 将分类精度作为适应度值
    return score,

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=3,
                            n_redundant=0, n_clusters_per_class=2, random_state=1)
X_train, X_test = X[:800], X[800:]
y_train, y_test = y[:800], y[800:]

# 定义问题类
class MyProblem(GeneticAlgorithm):
    # 定义种群规模和变量数
    def __init__(self):
        self.problemType = 'R' # 表示实数问题
        self.populationSize = 20 # 种群规模为 20
        self.varTypes = [0, 0] # 两个变量均为实数型变量
        self.varRanges = [[-5, 3.3219], [0.01, 0.5]] # 变量范围分别为 [-5, 3.3219] 和 [0.01, 0.5]

    # 适应度函数的输入变量必须是个体对象
    def aimFunc(self, individual):
        return cal_fitness(individual)

# 执行遗传算法优化
myProblem = MyProblem() # 初始化问题类
myProblem.MAXGEN = 50 # 最大遗传代数为 50
myProblem.verbose = True # 输出优化过程信息
myAlgorithm = myProblem.getTransferEA() # 获得传算法算法模板
bestIndividual, bestFitness = myAlgorithm.run() # 执行算法

# 输出最优解以及其对应的适应度值
print('最优解：', bestIndividual.var)
print('最优适应度值：', bestFitness)

代码中使用 `make_classification` 函数生成 1000 个样本数据，其中有 10 个特征，3 个与分类有关。我们将前 800 个样本作为训练集，后 200 个样本作为测试集。`MyProblem` 类是我们定义的遗传算法问题类，其中 `aimFunc` 函数中调用 `cal_fitness` 函数计算个体的适应度值，即 OneClassSVM 分类器在测试集上的分类精度。为了将适应度值最大化，我们需要将 `cal_fitness` 函数的返回值封装为只有一个元素的元组，并使用逗号将其与空元组分隔开。遗传算法优化过程中，我们通过调用 `myAlgorithm.run()` 函数执行算法，并获得最优解以及其对应的适应度值。

注意，本代码示例仅用于演示如何使用遗传算法优化 OneClassSVM 分类器的参数，具体应用中还需要根据实际数据情况进行调参，不同的数据集可能需要不同的参数设置。