我使用'RandomizedSearchCV'函数来估计随机森林模型的最佳参数。我可以使用'best_estimator_'属性来预测我的测试数据吗？
我的问题是，在进行随机搜索时，部分数据将用于验证。因此，最佳估计RF模型不会在整个数据集rt上进行训练？还是一切都在幕后处理？
如文档中所述，cv.best_estimator_返回搜索所选的估计器，即给出最高分数的估计员。
如果参数refit设置为True(默认值(，则将使用整个数据集上的最佳参数(包括验证(重新调整模型。因此，您可以简单地使用cv.best_estimator_来预测您的测试数据。