最も適合率（precision）が高いモデルを選ぶ

あなたの上司が、今年スポーツの試合を3試合分、観戦費用を出してくれることになりました。お気に入りのチームはホームで41試合しますが、その中からチームが「必ず」勝つ3試合に行きたいと思っています。そこで、どの試合で勝てるかを予測するモデルを作ることにしました。

そのために、ランダムサーチのアルゴリズムを構築し、モデルの適合率（precision）を重視します（あなたのチームが勝つと確信するためです）。さらに、来年も（もしモデルがうまくいけば）再利用できるよう、ベストなモデルとベストなハイパーパラメータも記録しておきたいと考えています。すでにランダムフォレスト分類モデル rfc を使用することと、パラメータ分布 param_dist を用意することは決めています。