def fit(cfg_dict, x_train, y_train, x_test, y_test): # fit __spec__ = None model = Tree_Model(cfg_dict, x_train, y_train, x_test, y_test) model_name = cfg_dict['train']['model'] if model_name == 'lightgbm': bst = model.lgb_fit() elif model_name == 'xgboost': if cfg_dict['train']['if_grid_search'] == 'True': print('GS_CV......') model.GS_CV_xgb(int(cfg_dict['train']['grid_search_group'])) print('GS_CV finished!') return 0, 0, 0 bst = model.xgb_fit() elif model_name == 'catboost': bst = model.cat_fit() else: bst = 0 print('model name error') sys.exit() if bst == 'gscv': sys.exit() return bst

这段代码定义了一个名为 fit 的函数，用于训练模型。

首先，在函数中创建了一个 Tree_Model 的实例 model，该实例用于模型的训练和预测。

接着，代码从配置参数 cfg_dict 中获取了模型的名称，保存在 model_name 变量中。

然后，根据 model_name 的取值，选择不同的模型进行训练和预测。如果 model_name 为 'lightgbm'，则调用 model 的 lgb_fit 方法进行 LightGBM 模型的训练；如果 model_name 为 'xgboost'，则根据配置参数 cfg_dict['train']['if_grid_search'] 的取值判断是否进行网格搜索，若为 'True' 则调用 model 的 GS_CV_xgb 方法进行 XGBoost 模型的网格搜索交叉验证，否则调用 model 的 xgb_fit 方法进行 XGBoost 模型的训练；如果 model_name 为 'catboost'，则调用 model 的 cat_fit 方法进行 CatBoost 模型的训练；否则打印错误信息并退出程序。

接下来，根据模型训练的结果，将训练好的模型保存在 bst 变量中。

最后，根据 bst 的取值判断是否进行了网格搜索交叉验证，若是则退出程序。

函数返回 bst 变量，即训练好的模型。