请帮我把这段改成正确代码

当然可以，但是您未提供具体的代码片段。如果您遇到了 `XGBClassifier.fit()` 的使用错误，并且希望将 `eval_metric` 参数正确地加入到训练过程，请提供出错的代码，我会帮您修改并解释应该如何做。

一般来说，正确的使用方式可能是这样：

from xgboost import XGBClassifier

# 假设您有数据 X_train 和 y_train
clf = XGBClassifier()
params = {
    'objective': 'binary:logistic',  # 设置为二分类任务
    'eval_metric': 'logloss',  # 使用 logloss 作为评估指标
}

# 训练模型
train_data = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
bst = clf.fit(train_data, eval_set=[(train_data, 'train')], eval_metric=params['eval_metric'], num_boost_round=num_rounds, early_stopping_rounds=early_stopping)

# 注意这里不需要在fit函数中直接传入'eval_metric'

请提供您的原始代码，我才能给出准确的改进建议。