随机森林调参

  前两天写了个scikit-learn初步学习，今天没事又照着写了个RF模型的，刚开始还不懂这个python列表推导式，想了想仍是挺好用的。 而后用了GridSearchCv这个参数优化类，遍历多种参数组合（也就是暴搜最优参数组合），经过交叉验证肯定最佳效果参数。   因此优化完可能对训练数据拟合更差，泛化能力更强？   最后还有把数据划分为训练集和测试集。   最后说一下用的数据仍是sciki

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