训练集上mape误差0.5%，在测试集上mape误差19.29%，属于过拟合吗？但是该结果是用optuna优化过的catboost模型训练得到的结果，中间已经增加了正则化参数等防止过拟合的手段。还能怎么改进？代码实现

这种情况很可能是过拟合，因为训练集上的误差比测试集上的误差要小很多。

如果你已经使用了正则化参数等防止过拟合的手段，还可以尝试以下方法：

1. 增加训练数据量，这可以帮助模型更好地泛化。

2. 调整模型的复杂度，例如减少特征数量、缩小模型规模等。

3. 使用集成学习方法，例如随机森林、梯度提升树等。

4. 使用交叉验证来评估模型的性能，并选择更合适的模型参数。

以下是一个基于catboost的交叉验证代码示例：

import numpy as np
from catboost import CatBoostRegressor, Pool
from sklearn.model_selection import KFold

# 创建训练和测试数据集
X_train, y_train = ..., ...
X_test, y_test = ..., ...

# 定义Catboost回归器
cat_model = CatBoostRegressor(loss_function='MAPE',
                              eval_metric='MAPE',
                              task_type='CPU',
                              learning_rate=0.01,
                              iterations=1000,
                              depth=8,
                              l2_leaf_reg=3,
                              random_seed=42)

# 定义k-fold交叉验证
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
mape_scores = []

for train_idx, val_idx in kf.split(X_train):
    # 分割数据集
    X_tr, y_tr = X_train[train_idx], y_train[train_idx]
    X_val, y_val = X_train[val_idx], y_train[val_idx]

    # 创建Catboost Pool
    train_pool = Pool(X_tr, y_tr)
    val_pool = Pool(X_val, y_val)

    # 拟合模型
    cat_model.fit(train_pool, eval_set=val_pool, early_stopping_rounds=50, verbose=100)

    # 计算MAPE得分
    y_pred = cat_model.predict(X_val)
    mape_score = np.mean(np.abs((y_val - y_pred) / y_val)) * 100
    mape_scores.append(mape_score)

# 输出平均MAPE得分
print('Average MAPE score:', np.mean(mape_scores))

通过交叉验证评估模型的性能，可以更好地了解模型的泛化能力，并选择更合适的模型参数。