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Sklearn 機器學習：隨機森林 + 網格搜索獲取最優參數實戰指南
在構建機器學習模型時，模型參數的選擇對最終性能有著至關重要的影響。
本篇博文將以 Sklearn 中的隨機森林（RandomForestClassifier） 為例，演示如何使用 網格搜索（GridSearchCV） 來自動尋找最優參數組合，從而提升模型的預測效果。
?? 一、什么是網格搜索（GridSearchCV）？
在機器學習模型中，通常有很多超參數（如樹的數量、最大深度、是否剪枝等）需要我們去手動調整。網格搜索 是一種系統地遍歷多種參數組合，通過交叉驗證評估模型性能，從而選出效果最好的參數組合的方法。
它主要有以下優點：
- 自動化調參過程，提升效率
- 使用交叉驗證提高模型魯棒性
- 可以用于任何估計器（支持
.fit()的模型）
?? 二、為什么選擇隨機森林？
隨機森林是一種集成學習方法，具有如下優點：
- 能處理高維數據而不過擬合
- 對缺失值和異常值有較強的魯棒性
- 支持特征重要性評估
- 可用于分類與回歸任務
在使用隨機森林時，有若干重要參數需要調優，例如：
n_estimators: 樹的數量max_depth: 每棵樹的最大深度min_samples_split: 節點劃分所需的最小樣本數max_features: 尋找最佳劃分時考慮的最大特征數
?? 三、完整實戰代碼（以鳶尾花數據集為例）
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn
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