from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV kfold=StratifiedKFold(n_splits=10) rf=RandomForestClassifier() ext_param_grid={"max_depth":[None], "max_features":[1,3,10], "min_samples_split":[2,3,10], "min_samples_leaf":[1,3,10], "bootstrap":[True,False], "n_estimators":[100,300], "criterion":["gini"]} rf_gs=GridSearchCV(rf,param_grid=rf_param_grid,cv=kfold, scoring="accuracy",n_jobs=10,verbose=1) rf_gs.fit(X_train,y_train)

这是一个使用 sklearn 库中的 ExtraTreesClassifier 分类器和 GridSearchCV 网格搜索算法进行随机森林分类器参数优化的代码。其中，使用了 StratifiedKFold 进行 10 折交叉验证，对随机森林分类器的多个参数进行不同取值的组合，最终筛选出最佳参数组合，从而达到提高分类器准确率的目的。其中的参数组合包括：决策树最大深度、最大特征数、最小分裂样本数、最小叶子节点样本数、是否启用 bootstrap、决策树个数以及划分标准等。