基于scikit-optimize库中的GA遗传算法的Python代码示例：

当然，我了解不同的机器学习框架和算法，包括GA遗传算法和scikit-optimize库。这里是一个基于scikit-optimize库中的GA遗传算法的Python代码示例：

from skopt import gp_minimize
from skopt.space import Real, Integer
from skopt.utils import use_named_args

# define the search space
space = [Real(0.01, 0.1, name='learning_rate'),
         Real(0.001, 0.01, name='momentum'),
         Integer(10, 100, name='batch_size'),
         Integer(1, 5, name='num_layers')]

# define the objective function to be maximized or minimized
@use_named_args(space)
def objective(**params):
    learning_rate = params['learning_rate']
    momentum = params['momentum']
    batch_size = params['batch_size']
    num_layers = params['num_layers']
    
    # train and evaluate the model with the given hyperparameters
    # return the metric to be minimized or maximized
    
# run the optimization
result = gp_minimize(objective, space, 
               n_random_starts=10,
               n_calls=100,
               verbose=True)

这个示例代码展示了如何使用 scikit-optimize 库中的 GA 遗传算法来优化机器学习模型的超参数。在这个示例中，我们定义了一个用于搜索的空间，并通过定义一个目标函数来为每个超参数组合计算一个指标。最后，我们使用 `gp_minimize` 函数来运行遗传算法优化，最小化这个指标，并找到最佳的超参数组合。