写训练和调参脚本

示例：训练与调参脚本说明 任务类型：二分类 | 框架：LightGBM | 样本量：约 8 万条 | 评价指标：AUC 交叉验证：5 折分层切分，随机种子固定 42，先切分再在各折内做特征标准化 搜索方式：Optuna，试验 50 次，按 5 折平均 AUC 取最优 搜索空间（经验范围）： 参数 | 范围 learning_rate | 0.01–0.3（对数） lambda_l2 | 1e-4–10（对数） num_leaves | 15–255 min_child_samples | 5–100 n_estimators | 100–2000，配合早停 batch_size | 256/512/1024 三档 训练脚本结构： 1. 读取特征数据与标签，按分层 K 折生成训练/验证索引； 2. 每折内拟合标准化与缺失值处理； 3. 调参目标函数返回该折验证 AUC，Optuna 记录每次试验参数与得分； 4. 汇总 5 折均值与标准差，取最优参数重训全量； 5. 日志写入试验编号、参数、每折得分、耗时； 6. 保存最优模型与预处理流水线，便于部署。 日志记录项：试验编号、参数组合、每折得分、均值、标准差、耗时 说明：以上为示意参数，实际由程序按数据计算；交叉验证切分和搜索空间请由工程师核对后再用。