隨機森林調參

  前兩天寫了個scikit-learn初步學習，今天沒事又照着寫了個RF模型的，剛開始還不懂這個python列表推導式，想了想仍是挺好用的。 而後用了GridSearchCv這個參數優化類，遍歷多種參數組合（也就是暴搜最優參數組合），經過交叉驗證肯定最佳效果參數。   因此優化完可能對訓練數據擬合更差，泛化能力更強？   最後還有把數據劃分爲訓練集和測試集。   最後說一下用的數據仍是sciki

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