对数据集建立好随机森林模型之后用怎么借助python语言通过随机搜索的方法优化所建立的分类模型的主要参数

使用Python中的scikit-learn库可以很方便地进行随机搜索优化随机森林模型的参数。具体步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint

2. 定义随机森林模型的参数空间：

param_distribs = {
    'n_estimators': randint(low=1, high=200),
    'max_features': randint(low=1, high=8),
    'max_depth': randint(low=1, high=20),
    'min_samples_split': randint(low=2, high=20),
    'min_samples_leaf': randint(low=1, high=20),
}

在这个例子中，我们定义了五个参数：决策树的数量（n_estimators）、每个决策树最多使用的特征数量（max_features）、每个决策树的最大深度（max_depth）、内部节点再划分所需最小样本数（min_samples_split）和叶子节点最少样本数（min_samples_leaf）。这些参数的范围通过randint函数指定。

3. 创建随机森林分类器对象和随机搜索对象：

rf_clf = RandomForestClassifier(random_state=42)
rnd_search = RandomizedSearchCV(rf_clf, param_distributions=param_distribs,
                                n_iter=10, cv=5, scoring='accuracy', random_state=42)

在这个例子中，我们使用随机森林分类器作为基础模型，将参数空间和评分方法传递给RandomizedSearchCV对象。n_iter参数指定了随机搜索的次数，cv参数指定了交叉验证的折数，scoring参数指定了评分方法（这里使用了accuracy作为评分方法）。

4. 训练随机搜索对象：

rnd_search.fit(X_train, y_train)

5. 查看最佳参数和最佳得分：

print(rnd_search.best_params_)
print(rnd_search.best_score_)

在训练完成后，我们可以使用best_params_属性和best_score_属性查看最佳的参数和最佳得分。

通过这些步骤，我们可以使用Python中的scikit-learn库进行随机搜索优化随机森林模型的参数。需要注意的是，由于随机搜索是一种随机过程，每次运行的结果可能会不同。