用乌鸦搜索算法优化随机森林模型代码

乌鸦搜索算法是一种基于鸟群行为的优化算法，它可以用于优化机器学习模型的超参数和特征选择。下面是使用乌鸦搜索算法优化随机森林模型代码的步骤：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from crow_search import CrowSearchCV

其中，`crow_search` 是一个乌鸦搜索算法库，需要提前安装。

2. 加载数据集：

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

3. 定义随机森林模型：

rf = RandomForestClassifier()

4. 定义超参数空间和搜索范围：

params = {
    'n_estimators': (10, 100),
    'max_depth': (1, 10),
    'min_samples_split': (2, 10),
    'min_samples_leaf': (1, 5),
    'max_features': (1, X.shape[1])
}

其中，`n_estimators` 表示随机森林中树的数量，`max_depth` 表示树的最大深度，`min_samples_split` 表示树节点分裂的最小样本数，`min_samples_leaf` 表示叶节点的最小样本数，`max_features` 表示每个节点用于分裂的特征数。

5. 定义评价指标和乌鸦搜索算法对象：

def accuracy(y_true, y_pred):
    return np.mean(y_true == y_pred)

crow_search = CrowSearchCV(
    estimator=rf,
    params=params,
    scoring=accuracy,
    cv=5,
    verbose=1,
    generations=10,
    population=20,
    mutation_rate=0.5,
    n_jobs=-1
)

其中，`accuracy` 是用于评价模型性能的指标，`CrowSearchCV` 是乌鸦搜索算法的对象，`estimator` 表示要优化的模型，`params` 表示超参数空间和搜索范围，`scoring` 表示评价指标，`cv` 表示交叉验证的折数，`verbose` 表示输出详细信息的程度，`generations` 表示搜索的代数，`population` 表示每一代的种群数量，`mutation_rate` 表示变异率，`n_jobs` 表示并行运行的 CPU 核数。

6. 运行乌鸦搜索算法：

crow_search.fit(X, y)

7. 输出最优超参数和交叉验证得分：

print('Best params:', crow_search.best_params_)
print('Best score:', crow_search.best_score_)

运行完整代码后，就可以得到最优超参数和交叉验证得分。