使用随机森林模型和 RandomSearchCV 获取最优参数并可视化模型效能_随机森林结果可视化

作者：凡人多烦事01 | 2024-03-22 04:55:57

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随机森林结果可视化

使用随机森林模型和 RandomSearchCV 获取最优参数并可视化模型效能

在机器学习中，随机森林算法是一种常用的集成学习算法。它是由多个决策树组成的模型，每个决策树都是通过对训练数据进行随机抽样得到的，然后通过对每个决策树的分类结果进行投票来预测新数据的类别。

在本文中，我们将介绍如何使用 Python 的 scikit-learn 库中的随机森林模型和 RandomSearchCV 工具来获取最优参数，并通过可视化模型效能来评估模型的性能。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。在这里，我们将使用经典的鸢尾花数据集作为例子。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, train_test_split
import numpy as<1
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