param_distribs = { 'n_estimators': stats.randint(low=1, high=200), 'max_features': stats.randint(low=1, high=8), 'max_depth': stats.randint(low=1, high=20), 'min_samples_split': stats.randint(low=2, high=20), 'min_samples_leaf': stats.randint(low=1, high=20)}

这段代码是用于定义一个随机搜索的参数分布，用于在Scikit-learn的随机搜索算法中搜索最优的超参数。具体来说，参数分布包括：

- n_estimators：随机森林中决策树的数量，取值范围为1到200之间的整数。
- max_features：每个决策树在进行分裂时考虑的特征数的最大值，取值范围为1到8之间的整数。
- max_depth：每个决策树的最大深度，取值范围为1到20之间的整数。
- min_samples_split：每个内部节点分裂所需的最小样本数，取值范围为2到20之间的整数。
- min_samples_leaf：每个叶子节点所需的最小样本数，取值范围为1到20之间的整数。

这些参数分布将被传递给Scikit-learn的随机搜索算法，该算法将在这些分布中进行随机采样，以探索不同的超参数组合。最终，算法将根据交叉验证性能选择最佳的超参数组合，以用于随机森林模型的训练。

相关问题

from scipy.stats import randint random_params = {'n_estimators': randint(low=80, high=200), 'max_features': randint(low=2, high=8)} forset_reg = RandomForestRegressor(random_state=2020) random_search_forest = RandomizedSearchCV(forest_reg, param_distributions=random_params, n_iter=20, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5, random_state=2020) random_search_forest.fit(housing_prepares, housing_label) cvrus = random_search_forest.cv_results_ for mean_score, params in zip(cvrus['mean_test_score'], cvrus['params']): print(np.sqrt(-mean_score), params) print('随机搜索下最佳参数', random_search_forest.best_params_) print('随机搜索下最佳评估器', random_search_forest.best_estimator_) 将以上代码用plot绘图

同样，我无法直接绘制图表，但是你可以将不同超参数下的模型得分绘制成图表进行可视化展示。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 将 cv_results_ 转化为 DataFrame 格式
cvres_df = pd.DataFrame(random_search_forest.cv_results_)

# 提取所需列
cvres_df = cvres_df[['param_n_estimators', 'param_max_features', 'mean_test_score']]

# 将 param_n_estimators 和 param_max_features 转化为数值类型
cvres_df['param_n_estimators'] = cvres_df['param_n_estimators'].astype('int')
cvres_df['param_max_features'] = cvres_df['param_max_features'].astype('int')

# 绘制图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

for n_estimators in range(80, 201, 20):
    df = cvres_df[cvres_df['param_n_estimators'] == n_estimators]
    ax.plot(df['param_max_features'], np.sqrt(-df['mean_test_score']), label=f'n_estimators={n_estimators}')

ax.set_xlabel('max_features')
ax.set_ylabel('RMSE')
ax.legend()

plt.show()

该代码将不同超参数下的模型得分绘制成了一张折线图，横坐标为 max_features，纵坐标为 RMSE。其中，每种颜色代表不同的 n_estimators 值。你可以根据实际情况进行修改和调整。

对这段代码进行注释def __init__(self,player): self.display_surface = pygame.display.get_surface() self.player = player self.attribute_nr = len(player.stats) self.attribute_names = list(player.stats.keys()) self.max_values = list(player.max_stats.values()) self.font = pygame.font.Font(UI_FONT, UI_FONT_SIZE) self.height = self.display_surface.get_size()[1] * 0.8 self.width = self.display_surface.get_size()[0] // 6 self.create_items() # selection system self.selection_index = 0 self.selection_time = None self.can_move = True

def __init__(self, player):
    """
    初始化函数，用于创建UI
    :param player: 玩家对象
    """
    # 获取显示表面
    self.display_surface = pygame.display.get_surface()
    # 设置玩家对象
    self.player = player
    # 玩家属性数量
    self.attribute_nr = len(player.stats)
    # 玩家属性名称列表
    self.attribute_names = list(player.stats.keys())
    # 玩家属性最大值列表
    self.max_values = list(player.max_stats.values())
    # 字体初始化
    self.font = pygame.font.Font(UI_FONT, UI_FONT_SIZE)
    # UI高度
    self.height = self.display_surface.get_size()[1] * 0.8
    # UI宽度
    self.width = self.display_surface.get_size()[0] // 6
    # 创建UI元素
    self.create_items()
    # 选择系统
    self.selection_index = 0
    self.selection_time = None
    self.can_move = True

这段代码是一个类的初始化函数，用于创建UI。在该函数中，首先获取了显示表面和玩家对象，并设置了一些属性，如玩家属性数量、名称列表、最大值列表。同时，还初始化了字体、UI高度和UI宽度。之后，创建了UI元素，并定义了选择系统的变量。其中，选择系统的变量包括选择索引、选择时间和移动标志。注释解释了该函数的参数和功能，以及各个变量的含义。