随机森林（Random Forest）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务中。但你知道吗？想要让模型发挥最大潜力，参数调优是必不可少的！今天就来聊聊Random Forest的核心参数以及如何优化它们吧～

首先，我们需要了解几个关键参数：

🎯 n_estimators：树的数量，通常越多越好，但需平衡计算资源与性能。

🎯 max_depth：每棵树的最大深度，过深可能导致过拟合，需谨慎设置。

🎯 min_samples_split：节点分裂所需的最小样本数，影响模型复杂度。

🎯 bootstrap：是否使用自助采样法构建子集，默认为True。

调优时，可以借助网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search），结合交叉验证评估不同参数组合的效果。记住，找到最佳参数组合不是一蹴而就的，需要反复试验和调整。

最后，别忘了对模型进行充分测试！用实际数据验证其泛化能力，确保模型既不过于简单也不过于复杂。💪

机器学习 随机森林 参数调优