# -*- coding: utf-8 -*-
# 使用RandomForest对IRIS数据集进行分类
# 利用GridSearchCV寻找最优参数
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris
rf = RandomForestClassifier()
parameters = {"n_estimators": range(1,11)}
iris = load_iris()
# 使用GridSearchCV进行参数调优
clf = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=parameters)
# 对iris数据集进行分类
clf.fit(iris.data, iris.target)
print("最优分数： %.4lf" %clf.best_score_)
print("最优参数：", clf.best_params_)
e5755a528eec3cbaae5a8ed9b5313848d9d3a1ab
<mask token>

<mask token>
clf.fit(iris.data, iris.target)
print('最优分数： %.4lf' % clf.best_score_)
print('最优参数：', clf.best_params_)

<mask token>
rf = RandomForestClassifier()
parameters = {'n_estimators': range(1, 11)}
iris = load_iris()
clf = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=parameters)
clf.fit(iris.data, iris.target)
print('最优分数： %.4lf' % clf.best_score_)
print('最优参数：', clf.best_params_)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris
rf = RandomForestClassifier()
parameters = {'n_estimators': range(1, 11)}
iris = load_iris()
clf = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=parameters)
clf.fit(iris.data, iris.target)
print('最优分数： %.4lf' % clf.best_score_)
print('最优参数：', clf.best_params_)

# -*- coding: utf-8 -*-
# 使用RandomForest对IRIS数据集进行分类
# 利用GridSearchCV寻找最优参数
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris
rf = RandomForestClassifier()
parameters = {"n_estimators": range(1,11)}
iris = load_iris()
# 使用GridSearchCV进行参数调优
clf = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=parameters)
# 对iris数据集进行分类
clf.fit(iris.data, iris.target)
print("最优分数： %.4lf" %clf.best_score_)
print("最优参数：", clf.best_params_)