# def hyperparameter_tuning(params): #定义贝叶斯优化函数 clf = XGBClassifier(**params,n_jobs=-1) #训练xgboost acc = cross_val_score(clf, data_x, y,scoring="accuracy").mean() #认定优化准确率 return {"loss": -acc, "status": STATUS_OK} #返回指标 trials = Trials() best = fmin( fn=hyperparameter_tuning, space = space, #搜索空间 algo=tpe.suggest, #搜索算法 max_evals=200, #最大迭代次数 trials=trials #记录更多调参过程 ) print("Best: {}".format(best)) #输出超参数结果 输出的超参数就是模型认为最好的结果

这段代码看起来是进行超参数调优的过程，采用的是贝叶斯优化算法。其中定义了一个函数 `hyperparameter_tuning`，输入参数是模型的超参数，输出是模型的准确率。然后通过 `fmin` 函数去搜索最优的超参数组合，其中 `space` 是超参数搜索空间，`algo` 是搜索算法，`max_evals` 是最大迭代次数，`trials` 是记录更多调参过程的一个变量。最后输出的是模型认为最好的超参数组合。