理解贝叶斯优化代码中的R-语法

这是关于实现贝叶斯优化的参考。我无法理解以下定义函数xgb.cv.bayes的R代码。代码如下：

xgb.cv.bayes <- function(max.depth, min_child_weight, subsample, colsample_bytree, gamma){
  cv <- xgv.cv(params = list(booster = 'gbtree', eta = 0.05,
                         max_depth = max.depth,
                         min_child_weight = min_child_weight,
                         subsample = subsample,
                         colsample_bytree = colsample_bytree,
                         gamma = gamma,
                         lambda = 1, alpha = 0,
                         objective = 'binary:logistic',
                         eval_metric = 'auc'),
             data = data.matrix(df.train[,-target.var]),
             label = as.matrix(df.train[, target.var]),
             nround = 500, folds = cv_folds, prediction = TRUE,
             showsd = TRUE, early.stop.round = 5, maximize = TRUE,
             verbose = 0
  )
  list(Score = cv$dt[, max(test.auc.mean)],
   Pred = cv$pred)
}

或者简单地说，我不理解以下语法：

xgb.cv.bayes <- function(max.depth, min_child_weight, subsample, colsample_bytree, gamma){
  cv <- xgv.cv(...)list(...)
}

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如果我能理解这个R-语法，我将不胜感激。在R中，函数中最后一个表达式的值将自动成为这个函数的返回值。因此，您介绍的函数有两个步骤：

计算xgv.cv的结果。。。并将结果存储在 可变变异系数 创建一个包含两个条目Score和Pred的列表 其值是从cv中提取的。

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由于创建列表的表达式是函数中的最后一个表达式，因此列表将自动作为返回值。所以，如果您要执行test，那么可以读取Extract、？list和？max？将cv$dt替换为cv$evaluation_log，该函数应该可以工作。基本上，在运行xgv.cv之后，您将遍历结果并输出最大AUC和cv折叠上的预测。该函数可以工作。没有问题，但是我不理解这个语法“xgb.cvlist”，我也看到了？Extract。它指的是方括号。这里我们有圆括号，它确实回答了我的问题。谢谢你的时间和解释。请允许我知道任何关于这种语法的详细解释，以及这种语法的名称。python中也有类似的语法，但工作方式不同，最后一个表达式是函数的输入。顺便说一句，由于我的声誉得分，我无法投票给你。不客气！我真的很喜欢哈德利·韦翰的那本书。网上也有大型零件，例如，您可能会发现有用的零件。特别是节返回值

xgb.cv.bayes <- function(max.depth, min_child_weight, subsample, colsample_bytree, gamma){
  cv <- xgv.cv(...)list(...)
}