随机森林网格搜索搜寻

随机森林网格搜索是一种通过建立多个决策树模型来解决分类或回归问题的方法。在随机森林中，每个决策树都是通过对随机选择的特征子集进行训练得到的。而网格搜索是一种通过遍历指定的参数组合来找到最佳模型参数的方法。

随机森林网格搜索的步骤如下：
1. 首先，定义一个参数网格，即指定一组可能的参数值组合。
2. 然后，对于每个参数组合，建立一个随机森林模型，并使用交叉验证的方法评估模型性能。
3. 根据交叉验证的结果，选择性能最好的模型。
4. 最后，使用选定的最佳模型来进行预测。