简要说明带交叉验证的随机搜索函数（RandomizedSearchCV）主要参数的含义、取值类型及其缺省值，函数返回值的意义与数据类型。比如：修改cv值，修改逻辑回归的逆正则参数C的取值范围（调整均匀随机数uniform的上限值scale），修改scoring（说明为什么不能使用 'recall', 'precision', ‘f1’，而要改为'recall_micro', 'precision_micro', ‘f1_micro’，但是'accuracy'不用加_micro）。对实验结果进行简要说明。

RandomizedSearchCV 是一个用于带交叉验证的随机搜索函数，用于调整机器学习模型的超参数。其主要参数如下：

- estimator：机器学习模型对象
- param_distributions：超参数搜索空间，由参数名称和参数可选值组成的字典或列表
- n_iter：随机搜索的迭代次数
- cv：交叉验证的折数
- scoring：模型评估指标
- random_state：随机种子
- n_jobs: 并行处理的CPU数目

其中，estimator 和 param_distributions 是必须指定的参数，其他参数可以使用默认值。

对于本题的问题，如果要修改 cv 值，可以将其设定为一个整数，表示交叉验证的折数。如果要修改逻辑回归的逆正则参数 C 的取值范围，可以修改 param_distributions 字典中对应参数的取值范围，可以使用 uniform 分布来调整参数的取值范围和步长。如下所示：

from scipy.stats import uniform
param_distributions = {
    'C': uniform(loc=0, scale=10)
}

如果要修改 scoring 参数，需要注意的是，recall、precision 和 f1 这三个指标都是基于二分类问题的，而 RandomizedSearchCV 默认使用的是多分类问题的宏平均指标（macro-averaged），因此需要使用对应的微平均指标（micro-averaged）来进行评估，如 recall_micro、precision_micro 和 f1_micro。而 accuracy 没有这个问题，因为它可以同时用于二分类和多分类问题的评估。

函数的返回值是一个带有搜索结果的字典，包括最佳模型、最佳超参数组合、交叉验证得分等信息。

对于实验结果，可以使用 GridSearchCV 和 RandomizedSearchCV 来对比，选择合适的搜索方法，以及合适的参数组合，来提高模型的性能和准确度。同时，根据不同的数据集和问题，需要对搜索空间和评估指标进行调整和优化。