python的random searchCV

在Python的Scikit-Learn库中，并没有直接叫做`searchCV`的方法。但是，`GridSearchCV`是一个常用的模型选择工具，它属于`sklearn.model_selection`模块。`GridSearchCV`允许你在给定的一组超参数网格上执行交叉验证搜索，目的是找到最佳的超参数组合，使得模型在指定的数据集上性能最优。

`RandomizedSearchCV`是另一种模型选择策略，它是`GridSearchCV`的一个变体，但不是直接叫这个名字。它采用了随机采样的方式来寻找最优参数，相比于穷举所有可能的参数组合，这种方法可以在一定程度上减少计算时间，尤其是在参数空间非常大时。`RandomizedSearchCV`同样位于`sklearn.model_selection`中，你可以通过如下步骤使用：

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV

# 定义你要优化的模型和参数范围
param_dist = {'parameter_name': [list_of_values]}

# 创建一个随机搜索对象
rs_search = RandomizedSearchCV(model, param_distributions=param_dist, n_iter=num_samples)

# 使用数据拟合搜索
rs_search.fit(X_train, y_train)

# 获取最佳参数和对应的分数
best_params = rs_search.best_params_
best_score = rs_search.best_score_