printlog("step3: training model...") model = cb.CatBoostClassifier( iterations = iterations, early_stopping_rounds = early_stopping_rounds, train_dir='catboost_info/', **params ) #直接训练 model.fit( pool_train, eval_set=pool_valid, plot=True ) print("model.get_all_params():") print(model.get_all_params() ) 是什么意思

这段代码的意思是使用CatBoost分类器进行模型训练。首先，通过CatBoostClassifier函数创建一个分类器对象，其中包括一些参数，如迭代次数（iterations）、早期停止轮数（early_stopping_rounds）、训练目录（train_dir）和其他参数（params）。然后，使用fit函数来训练模型，其中包括训练数据集（pool_train）和验证数据集（pool_valid），并设置plot参数为True，以便绘制训练指标的图表。最后，使用get_all_params函数输出模型的所有参数。