调优特征数量

模型使用的默认超参数并未针对您的数据进行优化。网格搜索交叉验证的目标是找出能带来最佳模型性能的超参数。在视频中，您看到我们如何调优随机森林的 n_estimators 超参数。此处，您将练习调优 max_features 超参数。为了加快运行速度，cv 超参数已设为 3。

Hyperparameter	Purpose
max_features	用于最佳切分的特征数量

随机森林是由许多决策树组成的集成模型。n_estimators 控制森林中树的数量，而 max_features 控制在构建每棵决策树时，随机森林在寻找最佳切分时应考虑的特征数量。

我们已经为您实例化了一个随机森林分类器，名称为 clf。