随机森林参数范围指定较大范围

随机森林的参数范围包括以下几个方面：

1. n_estimators：决策树的数量。范围可以是10-1000。

2. max_depth：决策树的最大深度。范围可以是1-100。

3. min_samples_split：拆分内部节点所需的最小样本数。范围可以是2-50。

4. min_samples_leaf：叶节点所需的最小样本数。范围可以是1-50。

5. max_features：用于拆分的特征数量。范围可以是1-50。

6. bootstrap：是否应从数据集中进行随机抽样。范围可以是True或False。

7. criterion：用于测量拆分质量的指标。范围可以是"gini"或"entropy"。

8. class_weight：用于解决类别不平衡问题的权重。范围可以是"balanced"或自定义。

综合考虑以上参数，可以将参数范围指定为：

n_estimators：10-1000

max_depth：1-100

min_samples_split：2-50

min_samples_leaf：1-50

max_features：1-50

bootstrap：True或False

criterion："gini"或"entropy"

class_weight："balanced"或自定义