Настройка количества признаков

Гиперпараметры, используемые моделями по умолчанию, не оптимизированы под ваши данные. Цель кросс-валидации по сетке параметров — найти те гиперпараметры, которые обеспечивают наилучшее качество модели. В видео вы видели, как настраивался гиперпараметр n_estimators случайного леса. Здесь вы попрактикуетесь в настройке гиперпараметра max_features. Гиперпараметр cv установлен равным 3, чтобы код выполнялся быстро.

Гиперпараметр	Назначение
max_features	Количество признаков для нахождения лучшего разбиения

Случайный лес — это ансамбль из множества деревьев решений. Гиперпараметр n_estimators задаёт количество деревьев в лесу, а гиперпараметр max_features определяет, сколько признаков случайный лес рассматривает при поиске наилучшего разбиения в дереве решений.

Классификатор случайного леса уже создан для вас и доступен как clf.