# MLFlow mlflow_tracking_uri: Optional[str] = None, mlflow_experiment_id: Optional[int] = None, mlflow_experiment_name: Optional[str] = None, # 6. Misc device: Union[None, str, torch.device] = None, # Optuna Study Settings storage: Union[None, str, BaseStorage] = None, sampler: Union[None, str, Type[BaseSampler]] = None, sampler_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, pruner: Union[None, str, Type[BasePruner]] = None, pruner_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, study_name: Optional[str] = None, direction: Optional[str] = None, load_if_exists: bool = False, # Optuna Optimization Settings n_trials: Optional[int] = None, timeout: Optional[int] = None, n_jobs: Optional[int] = None, save_model_directory: Optional[str] = None, ) -> HpoPipelineResult:解释

这是一个函数签名，它定义了一个名为 `HpoPipelineResult` 的返回类型的函数。该函数接收多个参数，包括：

1. `pipeline`: 一个可调用对象，用于构建和训练机器学习流水线。
2. `param_space`: 一个字典，用于定义流水线的超参数搜索空间。
3. `metric`: 用于评估流水线性能的指标名称。
4. `X_train`: 训练数据的特征。
5. `y_train`: 训练数据的标签。
6. `X_val`: 验证数据的特征。
7. `y_val`: 验证数据的标签。
8. `X_test`: 测试数据的特征。
9. `y_test`: 测试数据的标签。
10. `mlflow_tracking_uri`, `mlflow_experiment_id`, `mlflow_experiment_name`: 用于配置 MLflow 跟踪器的参数。
11. `device`: 用于指定训练使用的设备。
12. `storage`, `sampler`, `sampler_kwargs`, `pruner`, `pruner_kwargs`, `study_name`, `direction`, `load_if_exists`: 用于配置 Optuna 超参数优化器的参数。
13. `n_trials`, `timeout`, `n_jobs`: 用于指定超参数优化的相关参数。
14. `save_model_directory`: 用于指定保存模型的目录路径。

此函数的作用是使用超参数优化器搜索最优的超参数组合，构建和训练机器学习流水线，并在验证集上评估性能。最后，它返回一个包含有关超参数优化和流水线性能的结果的对象。