优化这段代码Define hyperparameters to be tuned. param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2, 0.5], 'base_estimator__max_depth': [1, 2, 3, 4]}

好的，以下是对这段代码进行优化的具体实现：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=3, random_state=42)

# 定义AdaBoost分类器
base_estimator = DecisionTreeClassifier()
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=base_estimator)

# 定义要调优的超参数和其取值范围
param_grid = {
    'n_estimators': [50, 75, 100],
    'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2],
    'base_estimator__max_depth': [1, 2, 3]
}

# 使用交叉验证和网格搜索算法进行调优
grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最佳参数组合和得分
print('Best parameters:', grid_search.best_params_)
print('Best score:', grid_search.best_score_)

这个版本的代码对原有的代码进行了如下优化：

1. 引入需要的模块和函数，包括AdaBoostClassifier、DecisionTreeClassifier、GridSearchCV、make_classification等。

2. 生成示例数据集，以便进行调优和演示。

3. 定义AdaBoost分类器和要调优的超参数和其取值范围。

4. 使用交叉验证和网格搜索算法进行调优，并输出最佳参数组合和得分。

这个版本的代码使用了交叉验证和网格搜索算法进行调优，可以更准确地评估模型的性能，并且可以避免过拟合问题。同时，缩小了超参数的搜索范围，可以加速调优过程。