在尝试进行模型调优时，我得到的分数比之前还要差。以下是我的代码：

调优前

rf_model = RandomForestRegressor(random_state=42).fit(X_train, y_train)y_pred = rf_model.predict(X_test)rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))rmse

结果是：344.73852779396566

但是当我尝试使用GridSearchCV时，

rf_params = {"max_depth":[5,8,10],             "max_features":[2,5,10],             "n_estimators":[200,500,100,2000],             "min_samples_split":[2,10,80]}rf_cv = GridSearchCV(rf_model, rf_params,             cv = 10, verbose = 2, n_jobs=-1).fit(X_train, y_train)rf_cv.best_params_

它给出了最佳参数如下：

{'max_depth': 8, 'max_features': 2, 'min_samples_split': 2, 'n_estimators': 200}

然后我用这些参数再次训练模型：

调优后

rf_tunned = RandomForestRegressor(max_depth=8,                                  max_features = 2,                                  min_samples_split = 2,                                  n_estimators = 200).fit(X_train, y_train)y_pred = rf_tunned.predict(X_test)rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))rmse

结果是rmse：350.14634045283685

这种情况的原因是什么？我们不是使用模型调优来获得更好的结果吗？

回答：

需要注意以下两点：

1. 通过简单运行RandomForestRegressor(random_state=42)，你回到了所有参数（除了random_state）的默认值，如文档中所述。

2. 网格搜索并不是“魔法”或包罗万象的；它只会测试你在范围内指定的参数组合。

检查文档中参数的默认值，发现你的RandomForestRegressor(random_state=42)运行实际上相当于以下参数设置：

{'max_depth': None,  # 完整树深度 'max_features': 20, # 所有特征（默认） 'min_samples_split': 2, 'n_estimators': 100}

这个组合没有包含在你为网格搜索指定的参数范围内，所以它从未被尝试过。因此，它实际上比你的特定网格搜索给出更好的误差并不奇怪。