#max_features参数 param_test2={'max_features':range(1,21,1)} grid_search_1=GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=grid_search.best_params_['n_estimators'],random_state=1),param_grid=param_test2,scoring='roc_auc',cv=10) grid_search_1.fit(X_train,y_train) print(grid_search_1.best_params_) print(grid_search_1.best_score_)这段代码是什么意思

这段代码使用了 GridSearchCV 来进行随机森林分类器的超参数调优。其中，param_test2={'max_features':range(1,21,1)} 表示对 max_features 参数进行调优，范围从 1 到 20，步长为 1。接着，使用 GridSearchCV 对模型进行训练和交叉验证，其中使用了 roc_auc 作为评估指标，cv=10 表示采用 10 折交叉验证。最后打印出最佳参数和对应的最佳得分。