本文介绍了如何优化scikit-learn的随机森林模型，包括调整n_estimators、max_depth、min_samples_split、min_samples_leaf、max_features和random_state参数，以提高模型在回归和分类任务中的性能。通过实例代码展示调参技巧，并建议使用交叉验证评估模型。
随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于回归和分类任务。通过组合多个决策树，随机森林能够提供较高的准确性和鲁棒性。然而，为了获得最佳性能，我们需要对随机森林模型进行调参。在本篇文章中，将探讨一些常用的调参技巧，并给出相应的源代码示例。
加载数据集
首先，我们需要加载一个适当的数据集来演示如何调整随机森林的参数。在这里，我们将使用scikit-learn自带的鸢尾花数据集。以下是加载数据集的代码：
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
划分训练集和测试集
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