随机森林寻找最优参数

在随机森林模型中，我们可以使用RandomizedSearchCV方法来寻找最优的参数组合。这个方法是一个通用的方法，并不是专为随机森林设计的，所以我们需要指定选择的算法模型是随机森林。然后，我们需要定义参数的候选空间，即给出参数的候选值。接下来，我们需要指定随机寻找参数组合的个数，可以通过设置n_iter的值来确定。然后，我们还需要选择模型的评估方法，即通过scoring参数来确定。另外，我们还可以通过设置cv参数来进行几折交叉验证。如果想要排除随机性的干扰，可以指定random_state为一个固定的值。最后，我们可以通过设置n_jobs参数来开启多进程训练，如果将其设置为-1，将会使用所有的CPU进行训练。