优化这段代码train_aucs=[] test_aucs=[]#train_aucs和test_aucs用来存储每次训练和测试的AUC值，AUC是一种常用的二分类模型性能评估指标 train_scores=[] test_scores=[]#train_scores和test_scores则是用来存储每次训练和测试的得分 loopn=5 #number of repetition while splitting train/test dataset with different random state. np.random.seed(10)#设置随机数生成器的种子，确保每次运行时生成的随机数一致。 random_states=np.random.choice(range(101), loopn, replace=False)#np.random.choice()用于从给定的范围内选择指定数量的随机数，range设置范围，loopn表示选择的随机数的数量，replace=False表示选择的随机数不可重复 scoring='f1'#设置性能指标 pca_comp=[]#设置空列表，储主成分分析（PCA）的组件 for i in range(loopn): train_X,test_X, train_y, test_y ,indices_train,indices_test= train_test_split(train, #通过train_test_split函数将数据集划分为训练集(train_X, train_y)和测试集(test_X, test_y)，indices_train和indices_test返回索引 target,indices, test_size = 0.3,#数据集的70%，测试集占30% stratify=target, random_state=random_states[i]#随机状态(random_states[i])添加到random_states列表中 )

优化这段代码的一些方法包括：

1. 减少循环次数：如果循环次数（loopn）非常大，可以考虑减少循环次数，以节省时间和计算资源。

2. 使用列表推导式：可以使用列表推导式来简化代码，减少变量的定义和操作。

3. 优化随机数生成器：可以通过其他方式来生成随机数，例如使用更高效的随机数生成器或使用并行计算来加速生成随机数的过程。

4. 考虑并行计算：如果计算资源允许，可以考虑使用并行计算来加速数据集的划分和模型训练过程。

下面是优化后的代码示例：

train_aucs = []
test_aucs = []
train_scores = []
test_scores = []
loopn = 5

np.random.seed(10)
random_states = np.random.choice(range(101), loopn, replace=False)

scoring = 'f1'
pca_comp = []

for random_state in random_states:
    train_X, test_X, train_y, test_y, indices_train, indices_test = train_test_split(
        train, target, indices, test_size=0.3, stratify=target, random_state=random_state
    )
    # 进行训练和测试，并将结果添加到相应的列表中
    train_aucs.append(calculate_auc(train_X, train_y))
    test_aucs.append(calculate_auc(test_X, test_y))
    train_scores.append(calculate_score(train_X, train_y, scoring))
    test_scores.append(calculate_score(test_X, test_y, scoring))

请注意，上述代码示例中的`calculate_auc`和`calculate_score`函数需要根据您的实际情况进行定义和实现。此外，如果您还有其他的优化需求，请提供更多的上下文信息，以便我可以更好地帮助您。