使用网络搜索来优化随机森林模型Python代码

好的，下面是使用网络搜索来优化随机森林模型的Python代码。在这个例子中，我们使用随机搜索算法来搜索超参数空间。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint

# 定义随机森林模型
rfc = RandomForestClassifier()

# 定义超参数搜索空间
param_dist = {
    "n_estimators": randint(10, 100), # 决策树数量
    "max_depth": randint(5, 50), # 每个决策树的最大深度
    "min_samples_split": randint(2, 10), # 分裂内部节点所需的最小样本数
    "min_samples_leaf": randint(1, 10), # 叶子节点所需的最小样本数
    "max_features": ["sqrt", "log2", None] # 每个决策树的最大特征数
}

# 定义随机搜索算法
random_search = RandomizedSearchCV(
    estimator=rfc,
    param_distributions=param_dist,
    n_iter=10, # 迭代次数
    cv=5, # 交叉验证次数
    scoring="accuracy" # 评估指标
)

# 运行随机搜索
random_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳超参数组合和性能
print("Best parameters: ", random_search.best_params_)
print("Best score: ", random_search.best_score_)

在这个例子中，我们使用了`RandomForestClassifier`实现随机森林分类器，并使用`RandomizedSearchCV`实现随机搜索算法来搜索超参数空间。定义的超参数搜索空间包括决策树数量、每个决策树的最大深度、节点最小样本数、叶子节点最小样本数和每个决策树的最大特征数等。我们设定了10次迭代，每次交叉验证5次，并使用准确率作为评估指标来评估模型性能。

运行后，您将获得最佳超参数组合和性能指标。根据这些结果，您可以使用最佳超参数组合来训练随机森林模型，并评估其性能。