rf = RandomForestClassifier(max_features='auto', oob_score=True, random_state=1, n_jobs=-1) param_grid = { "min_samples_leaf" : [1, 5, 10], "max_depth" : [4,5,6], "n_estimators": [100,500,1000,1500]} gs = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=5, n_jobs=-1) gs = gs.fit(X_train, Y_train)代码解释

这是一段 Python 代码，其中使用了随机森林分类器（RandomForestClassifier）来进行分类。其中包含一些参数，如最小叶节点数（min_samples_leaf）、最大深度（max_depth）和估算器数量（n_estimators），这些参数会被交叉验证网格搜索（GridSearchCV）进行调优。交叉验证分为5折（cv=5），使用并行计算（n_jobs=-1）进行优化，使用准确率（scoring='accuracy'）作为评估指标。数据集（X_train和Y_train）被用来拟合分类器。