随机森林的超参数是什么

随机森林的超参数包括：

1. n_estimators：决策树的数量。

2. max_depth：决策树的最大深度。

3. min_samples_split：分裂内部节点所需的最小样本数。

4. min_samples_leaf：叶节点所需的最小样本数。

5. max_features：寻找最佳分割的特征数量。

6. criterion：分割节点的质量度量方式。

7. random_state：随机数种子，用于重复实验。

其中，n_estimators和max_depth是最常用的超参数，它们直接影响模型的性能和复杂度。min_samples_split和min_samples_leaf可以控制模型的过拟合程度，max_features可以增加模型的多样性。criterion通常使用"gini"或"entropy"，用于衡量节点的纯度，random_state用于重复实验以保证结果的可重复性。