以下代码是哪出现了问题呢？为什么运行报错“subsample”：from sklearn.model_selection import cross_val_score from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials from xgboost import XGBRegressor as XGBR data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] # 定义超参数空间min_child_weight在0~40;num_boost_round的范围可以定到range(1,100,2);gamma在[20,100];lambda范围[1,2]; space = { 'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 30)), 'n_estimators':hp.quniform("n_estimators",1,100), 'learning_rate':hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'min_child_weight': hp.choice('min_child_weight', range(1, 40)), 'gamma': hp.uniform('gamma', 1, 100), 'subsample': hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.1, 1) } # 定义目标函数 def hyperopt_objective(params): reg = XGBR(random_state=100, **params) scores = cross_val_score(reg, Xtrain, Ytrain, cv=5) # 五倍交叉验证 return 1 - scores.mean() # 返回平均交叉验证误差的相反数，即最小化误差 # 创建Trials对象以记录调参过程 trials = Trials() # 使用贝叶斯调参找到最优参数组合 best = fmin(hyperopt_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials) # 输出最优参数组合 print("Best parameters:", best) # 在最优参数组合下训练模型 best_params = space_eval(space, best) reg = XGBR(random_state=100, **best_params) reg.fit(Xtrain, Ytrain) # 在验证集上评估模型 y_pred = reg.predict(X_val) evaluation = evaluate_model(y_val, y_pred) # 自定义评估函数 print("Model evaluation:", evaluation)

在这段代码中，出现了一个问题。在定义超参数空间时，'subsample'在两个地方被定义了两次。第一次定义是在'learning_rate'的范围内，第二次定义是在'subsample'的范围内。这导致了后面的代码中使用的'subsample'参数无法解析，从而导致运行时报错。

为了解决这个问题，你可以将其中一个'subsample'参数的名称更改为其他不重复的名称，以确保代码能够正常运行。例如，可以将第一个'subsample'参数更名为'subsample_rate'。这样，你的代码就不会出现重复参数的问题了。

修正后的代码如下所示：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials
from xgboost import XGBRegressor as XGBR

data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv")  # 验证随机森林填补缺失值方法是否有效
X = data.iloc[:, 1:]
y = data.iloc[:, 0]

# 定义超参数空间min_child_weight在0~40;num_boost_round的范围可以定到range(1,100,2);gamma在[20,100];lambda范围[1,2];
space = {
    'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 30)),
    'n_estimators': hp.quniform("n_estimators", 1, 100),
    'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.1, 1),  # 将'subsample'改为'learning_rate'
    'min_child_weight': hp.choice('min_child_weight', range(1, 40)),
    'gamma': hp.uniform('gamma', 1, 100),
    'subsample': hp.uniform('subsample', 0.1, 1),
    'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.1, 1)
}

# 定义目标函数
def hyperopt_objective(params):
    reg = XGBR(random_state=100, **params)
    scores = cross_val_score(reg, Xtrain, Ytrain, cv=5)  # 五倍交叉验证
    return 1 - scores.mean()  # 返回平均交叉验证误差的相反数，即最小化误差

# 创建Trials对象以记录调参过程
trials = Trials()

# 使用贝叶斯调参找到最优参数组合
best = fmin(hyperopt_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials)

# 输出最优参数组合
print("Best parameters:", best)

# 在最优参数组合下训练模型
best_params = space_eval(space, best)
reg = XGBR(random_state=100, **best_params)
reg.fit(Xtrain, Ytrain)

# 在验证集上评估模型
y_pred = reg.predict(X_val)
evaluation = evaluate_model(y_val, y_pred)  # 自定义评估函数

print("Model evaluation:", evaluation)

请注意，我还假设在代码的其他部分中有定义和初始化了`Xtrain`和`Ytrain`，以及评估函数`evaluate_model`的实现。如果这些部分在你的代码中缺失，你需要根据实际情况进行补充。