Python随机森林参数优化时，怎么设定优化范围

在Python中，可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV来进行随机森林参数优化。在设置优化范围时，可以通过设置参数字典来指定每个参数的取值范围。

例如，对于n_estimators参数，可以指定取值范围为[10, 100, 500, 1000]：

param_grid = {'n_estimators': [10, 100, 500, 1000]}

对于max_depth参数，可以指定取值范围为[10, 20, 30, None]：

param_grid = {'max_depth': [10, 20, 30, None]}

对于min_samples_split参数，可以指定取值范围为[2, 5, 10]：

param_grid = {'min_samples_split': [2, 5, 10]}

可以根据具体情况设置不同的参数取值范围，以达到最优参数组合的目的。