本文介绍了如何使用RandomSearchCV在机器学习中寻找最优的高斯朴素贝叶斯模型参数。通过设定超参数范围，进行100次随机搜索，并使用五折交叉验证评估性能，最终实现模型性能的提升和参数选择的可视化展示。
使用RandomSearchCV寻找最优高斯朴素贝叶斯模型参数及可视化
在机器学习中，朴素贝叶斯算法是一个常用的分类算法之一。而高斯朴素贝叶斯是一种应用比较广泛的朴素贝叶斯分类算法，它假设每个特征的概率分布都是高斯分布。在scikit-learn中，我们可以方便地使用高斯朴素贝叶斯模型进行分类任务。
为了使模型性能达到最优，我们需要寻找最佳的模型超参数。这里我们使用RandomSearchCV算法，通过对超参数的随机搜索来寻找最优模型，并进行可视化展示。
首先，我们需要导入必要的库：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection 
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