随机森林模型超参数优化：Python实现

随机森林（Random Forest）是一种强大的机器学习算法，可用于分类和回归任务。它由多个决策树组成，通过对每个决策树的预测进行平均或投票来生成最终的预测结果。在使用随机森林模型时，优化超参数是提高模型性能的关键。本文将介绍如何使用Python实现随机森林模型的超参数优化。

1. 导入所需的库和数据集

首先，我们需要导入所需的Python库，包括scikit-learn库用于构建和训练随机森林模型，以及pandas库用于数据处理。此外，我们还需要加载用于训练和测试模型的数据集。

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split