以测试集AUC为评价标准，对XGBClassifier进行调参

好的，下面是一个基本的GridSearchCV调参的代码示例，使用测试集AUC作为评价标准，并对XGBClassifier进行调参：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from xgboost import XGBClassifier

# 定义XGBClassifier模型
xgb_model = XGBClassifier()

# 定义需要搜索的参数空间
param_grid = {
    'max_depth': [3, 5, 7],
    'learning_rate': [0.1, 0.3, 0.5],
    'n_estimators': [50, 100, 200]
}

# 定义GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=xgb_model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='roc_auc', n_jobs=-1)

# 训练模型，搜索最佳参数组合
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数组合和对应的AUC值
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best AUC: ", grid_search.best_score_)

在上面的代码中，我们使用了sklearn的GridSearchCV方法，并将XGBClassifier作为模型对象传入。同时，我们定义了需要搜索的参数空间param_grid，包括max_depth、learning_rate和n_estimators三个参数。我们将AUC作为评价标准，将cv设置为5表示使用5折交叉验证，并将n_jobs设置为-1表示使用所有可用的CPU进行并行处理。最后我们使用训练数据X_train和y_train训练模型，并输出最佳参数组合和对应的AUC值。

你可以根据具体情况修改和调整参数空间以及其他参数来实现更好的调参效果。