以下这段代码中的X_val、y_val是来自哪儿呢，没有看到有X和Y的对训练集和测试集的划分的代码，并且这段代码还报错”name 'space_eval' is not defined“，且Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X, y,test_size=0.2,random_state=100)只划分了训练集和测试集，验证集是在哪呢？还有一个问题是以下代码用了五倍交叉验证，所以不需要用这段代码"Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X, y,test_size=0.2,random_state=100)”来划分训练集和测试集了吗：from sklearn.model_selection import cross_val_score from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials from xgboost import XGBRegressor as XGBR # 定义超参数空间 space = { 'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 10)), 'min_child_weight': hp.choice('min_child_weight', range(1, 10)), 'gamma': hp.choice('gamma', [0, 1, 5, 10]), 'subsample': hp.uniform('subsample', 0.5, 1), 'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.5, 1) } # 定义目标函数 def hyperopt_objective(params): reg = XGBR(random_state=100, n_estimators=22, **params) scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, 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, n_estimators=22, **best_params) reg.fit(X_train, y_train) # 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)

根据你提供的代码，我可以看出以下几点：

1. 代码中的`X_val`和`y_val`是用于在最优参数组合下训练模型后，在验证集上评估模型的数据。在给定的代码中，并没有显示从哪里获取这些数据。可能是在代码的其他部分进行了训练集、验证集和测试集的划分，并将`X_val`和`y_val`作为验证集。

2. 报错`name 'space_eval' is not defined`是因为在代码中没有导入`space_eval`函数的模块。你需要添加`from hyperopt.pyll import space_eval`导入该函数。

3. 你正确地指出了使用五倍交叉验证时，不需要使用`TTS(X, y,test_size=0.2,random_state=100)`来划分训练集和测试集。五倍交叉验证会自动将数据集划分为5个不同的训练集和测试集。

综上所述，要解决报错问题，你需要在代码中添加以下导入语句：

from hyperopt.pyll import space_eval

同时，你还需要根据实际情况提供划分训练集、验证集和测试集的代码，以及获取`X_val`和`y_val`数据的代码。