Python 随机搜索CV'；s最佳参数未按预期显示输出

我试图改进我的随机森林分类器参数，但我得到的输出与我在查看其他人的一些示例后所期望的输出不一样

我正在使用的代码：

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(df, avalanche, shuffle=False)

# Create the random forest
rf = RandomForestClassifier()
rf_random = RandomizedSearchCV(estimator=rf, param_distributions=random_grid, n_iter=100, cv=3, verbose=2, random_state=42, n_jobs=-1)

# Train the model
rf_random.fit(train_x, train_y)

print(rf_random.best_params_)

我得到的输出（这只是几行，但它给了我几百行）：

我期望的结果是：

{'bootstrap': True,
 'max_depth': 70,
 'max_features': 'auto',
 'min_samples_leaf': 4,
 'min_samples_split': 10,
 'n_estimators': 400}

从网站上下载

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有人知道我做错了什么，或者我应该改变什么，以使输出成为我期望的输出吗？

您之所以获得该输出，是因为

verbose=2

。其值越高，打印的文本越多。这些文本提示是而不是结果。他们只是告诉你搜索当前适合数据的模型

这对于查看搜索的当前进度非常有用（有时可能需要几天的时间，因此很高兴知道搜索当前处于流程的哪个部分）。如果不希望显示此文本，请设置

verbose=0

您尚未获得预期结果，因为

rf\u random

仍在根据数据拟合模型

搜索完成后，使用

rf\u random.best\u params\u

获得所需的输出

{'bootstrap': True,
 'max_depth': 70,
 'max_features': 'auto',
 'min_samples_leaf': 4,
 'min_samples_split': 10,
 'n_estimators': 400}