本文探讨了机器学习优化中的随机搜索和XGBoost技术，包括随机搜索如何通过超参数采样找到最佳组合，以及XGBoost在分类任务中的应用。文中提供了代码示例，展示如何使用随机搜索优化超参数，并展示了如何利用XGBoost训练模型并评估性能。
随着机器学习的快速发展，优化算法成为了提高模型性能的重要组成部分。本文将介绍两种常用的优化技术：随机搜索和XGBoost，并提供相应的源代码示例。
随机搜索是一种基于随机采样的优化方法，用于寻找模型超参数的最优组合。它通过在给定的超参数范围内进行随机采样，并评估每个超参数组合的性能来寻找最佳组合。以下是一个使用随机搜索优化超参数的示例代码：
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris
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