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Sklearn 机器学习：随机森林 + 网格搜索获取最优参数实战指南
在构建机器学习模型时，模型参数的选择对最终性能有着至关重要的影响。
本篇博文将以 Sklearn 中的随机森林（RandomForestClassifier） 为例，演示如何使用 网格搜索（GridSearchCV） 来自动寻找最优参数组合，从而提升模型的预测效果。
🔍 一、什么是网格搜索（GridSearchCV）？
在机器学习模型中，通常有很多超参数（如树的数量、最大深度、是否剪枝等）需要我们去手动调整。网格搜索 是一种系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证评估模型性能，从而选出效果最好的参数组合的方法。
它主要有以下优点：
- 自动化调参过程，提升效率
- 使用交叉验证提高模型鲁棒性
- 可以用于任何估计器（支持
.fit()的模型）
🌲 二、为什么选择随机森林？
随机森林是一种集成学习方法，具有如下优点：
- 能处理高维数据而不过拟合
- 对缺失值和异常值有较强的鲁棒性
- 支持特征重要性评估
- 可用于分类与回归任务
在使用随机森林时，有若干重要参数需要调优，例如：
n_estimators: 树的数量max_depth: 每棵树的最大深度min_samples_split: 节点划分所需的最小样本数max_features: 寻找最佳划分时考虑的最大特征数
🧪 三、完整实战代码（以鸢尾花数据集为例）
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn
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