我想为随机森林分类器（使用scikit-learn）找到最佳参数，以便它能很好地推广到其他数据集（这些数据集可能不是独立同分布的）。我考虑在整个训练数据集上进行网格搜索，同时在其他数据集上评估评分函数。请问在Python/scikit-learn中是否有简单的方法来实现这一点？

回答：

如果可以的话，您可以简单地合并这两个数据集并执行GridSearchCV，这样可以确保对另一个数据集的泛化能力。如果您谈论的是对未来未知数据集的泛化，那么这可能行不通，因为没有一个完美的训练数据集可以让我们训练出一个完美的模型。