在机器学习-随机森林算法预测温度一文中，通过增大模型训练数据集和训练特征的方式去优化模型的性能，本文将记录第三方种优化方式，通过调整随机森林创建模型参数的方式去优化模型，即调参。这里调参和神经网络使用验证集调整超参数概念不太一样，所以不会去使用验证集。本文调参，将使用RandomizedSearchCV（）函数，去交叉验证不同参数组合的模型性能，选择最优性能的参数组合模型。