本文介绍了如何利用RandomizedSearchCV进行超参数调优，以寻找LogisticRegression模型的最佳配置。通过交叉验证和准确率评分，最终确定了模型的最优参数，提升模型性能。
网格搜索后返回的就是最佳的模型
https://www.cnblogs.com/tszr/p/10802661.html
clf=RandomizedSearchCV(LogisticRegression(penalty='l2',solver='lbfgs',tol=1e-6),tuned_parameters,cv=10,scoring="accuracy",n_iter=100)
查看源码
clf=RandomizedSearchCV
该方法左边返回的就是最优模型
best_estimator_ : estimator
Estimator that was chosen by the search, i.e. estimator
which gave highest score (or smallest loss if specified)
on the left out data. Not available if ``refit=False``.
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