分布式进化超参数调优（DEHB）是机器学习模型优化中的高效方法，显著提升模型性能。DEHB通过并行探索、早停机制和鲁棒性，优于传统网格搜索和随机搜索。结合XGBoost算法，DEHB能快速找到最优超参数组合，适用于多种数据集和任务。本文以Iris数据集为例，详细展示了Python实现DEHB的步骤，包括安装库、定义目标函数、配置DEHB、运行优化及获取最佳配置。DEHB为机器学习项目节省时间与计算资源，助力实现最优模型性能。