什么是集成算法？
集成算法是一种机器学习方法，它将多个基本的学习算法（也称为弱学习器）组合在一起，形成一个更强大的预测模型。集成算法通过对基本模型的预测进行加权平均或多数投票等方式，来产生最终的预测结果。
集成算法的核心思想是通过结合多个弱学习器的预测结果，可以提高预测的准确性和鲁棒性。弱学习器通常是指单一的学习算法，它们可能在某些情况下预测准确率较低，但通过集成可以弥补其不足。
集成算法主要分为两类：bagging和boosting。bagging的思想是通过训练多个基学习器，每个基学习器使用从原始训练数据中有放回地进行采样得到的不同子集，然后将它们的预测结果进行平均。boosting的思想是通过逐步调整样本权重，让每个基学习器针对前一个学习器的错误进行训练，从而逐步提高预测的准确性。
常见的集成算法有随机森林(Random Forest)、Adaboost、Gradient Boosting等。这些算法在各种机器学习任务中都有广泛的应用，并取得了令人满意的效果。
什么是随机森林？
随机森林(Random Forest)是一种基于集成学习的机器学习算法，其目的是通过组合多个决策树模型来进行预测。随机森林通过对训练数据进行随机采样，以及在构建每个决策树节点时对特征进行随机选择，来增加模型的多样性和鲁棒性。
随机森林的训练过程可以分为以下几个步骤：
- 随机采样：从原始训练数据中有放回地进行随机采样，形成多个不同的训练子集。
- 构建决策树：对于每个采样子集，使用决策树算法构建一个决策树模型。
- 随机选择特征：在构建每个决策树节点时，随机选择一部分特征进行评估，选择最佳的特征来进行分割。
- 集成模型：将所有构建的决策树组合成随机森林模型。在进行预测时，每个决策树对样本进行预测，最终的预测结果通过多数投票或平均值来确定。
随机森林具有以下特点：
- 可以处理高维数据和大规模数据集，适用于各种机器学习任务。
- 随机森林能够减少过拟合的风险，通过随机采样和特征选择来增加模型的多样性。
- 随机森林能够估计变量的重要性，根据特征在决策树中的使用情况来评估其对预测的贡献程度。
随机森林在各种实际应用中都取得了很好的效果，如分类、回归、特征选择等任务。它具有较高的准确性、鲁棒性和可解释性，是常用的机器学习算法之一。
scikit-learn中的集成算法
API Reference — scikit-learn 1.4.0 documentation
scikit-learn中的RandomForestClassifier类
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier — scikit-learn 1.4.0 documentation
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier — scikit-learn 1.4.0 documentation
该类的参数和决策树分类器的参数基本一样，参数的含义可以阅读：
[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用-CSDN博客
RandomForestClassifier类重要属性和接口
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier — scikit-learn 1.4.0 documentation
随机森林中有三个非常重要的属性：.estimators_，.oob_score_以及.feature_importances_。
.estimators_
是用来查看随机森林中所有树的列表的。
.oob_score_
指的是袋外得分。随机森林为了确保林中的每棵树都不尽相同，所以采用了对训练集进行有放回抽样的方式来不断组成信的训练集，在这个过程中，会有一些数据从来没有被随机挑选到，他们就被叫做“袋外数据”。这些袋外数据，没有被模型用来进行训练，sklearn可以帮助我们用他们来测试模型，测试的结果就由这个属性 oob_score_来导出，本质还是模型的精确度。
.feature_importances_
和决策树中的.feature_importances_用法和含义都一致，是返回特征的重要性。
随机森林的接口
与决策树完全一致，因此依然有四个常用接口：apply， fit， predict和score。
除此之外，还需要注意随机森林的predict_proba接口，
这个接口返回每个测试样本对应的被分到每一类标签的概率，标签有几个分类就返回几个概率。如果是二分类问题，则predict_proba返回的数值大于0.5的，被分为1，小于0.5的，被分为0。
传统的随机森林是利用袋装法中的规则，平均或少数服从多数来决定集成的结果，而sklearn中的随机森林是平均每个样本对应的predict_proba返回的概率，得到一个平均概率，从而决定测试样本的分类。
随机森林如何进行模型调参？
模型调参，第一步是要找准目标：我们要做什么？一般来说，这个目标是提升某个模型评估指标，比如对于随机森林来说，我们想要提升的是模型在未知数据上的准确率（由score或 oob_score_来衡量）。
找准了这个目标，我们就需要思考：模型在未知数据上的准确率受什么因素影响？在机器学习中，我们用来衡量模型在未知数据上的准确率的指标，叫做泛化误差（Genelization error）。
泛化误差当模型在未知数据（测试集或者袋外数据）上表现糟糕时，我们说模型的泛化程度不够，泛化误差大，模型的效果不好。泛化误差受到模型的结构（复杂度）影响。
看下面这张图，它准确地描绘了泛化误差与模型复杂度的关系， 当模型太复杂，模型就会过拟合，泛化能力就不够，所以泛化误差大。当模型太简单，模型就会欠拟合，拟合能力就不够，所以误差也会大。只有当模型的复杂度刚刚好的才能够达到泛化误差最小的目标。
那模型的复杂度与我们的参数有什么关系呢？对树模型来说，树越茂盛，深度越深，枝叶越多，模型就越复杂。所以树模型是天生位于图的右上角的模型，随机森林是以树模型为基础，所以随机森林也是天生复杂度高的模型。随机森林的参数，都是向着一个目标去：减少模型的复杂度，把模型往图像的左边移动，防止过拟合。当然了，调参没有绝对，也有天生处于图像左边的随机森林，所以调参之前，我们要先判断，模型现在究竟处于图像的哪一边。
如何调随机森林的参数，我们只需要记住这四点：
1）模型太复杂或者太简单，都会让泛化误差高，我们追求的是位于中间的平衡点。
2）模型太复杂就会过拟合，模型太简单就会欠拟合。
3）对树模型和树的集成模型来说，树的深度越深，枝叶越多，模型越复杂。
4）树模型和树的集成模型的目标，都是减少模型复杂度，把模型往图像的左边移动。
那具体每个参数，都如何影响我们的复杂度和模型呢？我们可以通过学习曲线上轮流找最优值，盼望能够将准确率修正到一个比较高的水平。
然而我们现在了解了随机森林的调参方向：降低复杂度，我们就可以将那些对复杂度影响巨大的参数挑选出来，研究他们的单调性，然后专注调整那些能最大限度让复杂度降低的参数。对于那些不单调的参数，或者反而会让复杂度升高的参数，我们就视情况使用，大多时候甚至可以退避。基于经验， 我对各个参数对模型的影响程度做了一个排序。在我们调参的时候，大家可以参考这个顺序。
有了以上的知识储备，我们现在也能够通过参数的变化来了解，模型什么时候到达了极限，当复杂度已经不能再降低的时候，我们就不必再调整了，因为调整大型数据的参数是一件非常费时费力的事。除了学习曲线和网格搜索， 我们现在有了基于对模型和正确的调参思路的“推测”能力，这能够让我们的调参能力更上一层楼。
泛化误差的背后其实是“偏差-方差困境”。
偏差与方差
观察下面的图像，每个点就是集成算法中的一个基评估器产生的预测值。红色虚线代表着这些预测值的均值， 而蓝色的线代表着数据本来的面貌。
偏差：模型的预测值与真实值之间的差异，即每一个红点到蓝线的距离。在集成算法中，每个基评估器都会有自己的偏差，集成评估器的偏差是所有基评估器偏差的均值。模型越精确，偏差越低。
方差：反映的是模型每一次输出结果与模型预测值的平均水平之间的误差，即每一个红点到红色虚线的距离， 衡量模型的稳定性。模型越稳定，方差越低。
其中偏差衡量模型是否预测得准确，偏差越小，模型越“准”；而方差衡量模型每次预测的结果是否接近，即是说方差越小，模型越“稳”；噪声是机器学习无法干涉的部分，为了让世界美好一点，我们就不去研究了。一个好的模型，要对大多数未知数据都预测得”准“又”稳“。即是说，当偏差和方差都很低的时候，模型的泛化误差就小，在未知数据上的准确率就高。
通常来说，方差和偏差有一个很大，泛化误差都会很大。然而，方差和偏差是此消彼长的，不可能同时达到最小值。这个要怎么理解呢？来看看下面这张图：
从图上可以看出，模型复杂度大的时候，方差高，偏差低。偏差低，就是要求模型要预测得“准”。模型就会更努力去学习更多信息，会具体于训练数据，这会导致，模型在一部分数据上表现很好，在另一部分数据上表现却很糟糕。模型泛化性差，在不同数据上表现不稳定，所以方差就大。而要尽量学习训练集，模型的建立必然更多细节， 复杂程度必然上升。所以，复杂度高，方差高，总泛化误差高。 相对的，复杂度低的时候，方差低，偏差高。方差低，要求模型预测得“稳”，泛化性更强，那对于模型来说，它就不需要对数据进行一个太深的学习，只需要建立一个比较简单，判定比较宽泛的模型就可以了。结果就是，模型无法在某一类或者某一组数据上达成很高的准确度，所以偏差就会大。所以，复杂度低，偏差高，总泛化误差高。
我们调参的目标是，达到方差和偏差的完美平衡！虽然方差和偏差不能同时达到最小值，但他们组成的泛化误差却 可以有一个最低点，而我们就是要寻找这个最低点。对复杂度大的模型，要降低方差，对相对简单的模型，要降低偏差。随机森林的基评估器都拥有较低的偏差和较高的方差，因为决策树本身是预测比较”准“，比较容易过拟合的模型，装袋法本身也要求基分类器的准确率必须要有50%以上。所以以随机森林为代表的装袋法的训练过程旨在降 低方差，即降低模型复杂度，所以随机森林参数的默认设定都是假设模型本身在泛化误差最低点的右边。 所以，我们在降低复杂度的时候，本质其实是在降低随机森林的方差，随机森林所有的参数，也都是朝着降低方差的目标去。有了这一层理解，我们对复杂度和泛化误差的理解就更上一层楼了，对于我们调参，也有了更大的帮 助。
RandomForestClassifier使用案例
案例一：葡萄酒数据集
# 导入依赖模块
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score# 导入葡萄酒数据集
wine = load_wine()
print(wine.data.shape)
print(wine.target.shape)
# 建模
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
rfc = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf = clf.fit(Xtrain,Ytrain)
rfc = rfc.fit(Xtrain,Ytrain)
score_c = clf.score(Xtest,Ytest)
score_r = rfc.score(Xtest,Ytest)
print("Single Tree:",score_c)
print("Random Tree", score_r)
# 交叉验证：数据集划分为n分，依次取每一份做测试集，每n-1份做训练集，多次训练模型以观测模型稳定性的方法
# 画出随机森林和决策树在十组交叉验证下的效果对比
rfc_l = []
clf_l = []
for i in range(10):
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25)
rfc_s = cross_val_score(rfc, wine.data, wine.target,cv=10).mean()
rfc_l.append(rfc_s)
clf = DecisionTreeClassifier()
clf_s = cross_val_score(clf, wine.data, wine.target,cv=10).mean()
clf_l.append(clf_s)
plt.plot(range(1,11), rfc_l,label = "Random Forest")
plt.plot(range(1,11), clf_l,label = "Decision Tree")
plt.legend()
plt.show()
# n_estimators的学习曲线
superpa = []
for i in range(50):
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i+1,n_jobs=-1)
rfc_s = cross_val_score(rfc, wine.data, wine.target, cv=10).mean()
superpa.append(rfc_s)
print(max(superpa),superpa.index(max(superpa)))
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(1,51),superpa)
plt.show()
# 常用的属性和接口
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25)
rfc = rfc.fit(Xtrain, Ytrain)
print('feature_importances_:', rfc.feature_importances_, '\n')
print('estimators_:', rfc.estimators_, '\n')
print('oob_score:', rfc.oob_score, '\n' )
if rfc.oob_score :
print('oob_score_:', rfc.oob_score_ , '\n')
print('score:', rfc.score(Xtest,Ytest), '\n')
print('apply:', rfc.apply(Xtest), '\n')
print('predict:', rfc.predict(Xtest), '\n')
print('predict_proba:', rfc.predict_proba(Xtest))
案例二：乳腺癌数据集进行随机森林调参
# 导入依赖包
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np# 导入数据集，探索数据
data = load_breast_cancer()
print(data.data.shape)
print(data.data[0:5])
print(data.target.shape)
print(data.target[0:5])
print(data.feature_names)
print(data.target_names)
可以看到，乳腺癌数据集有569条记录，30个特征，单看维度虽然不算太高，但是样本量非常少。过拟合的情况可能存在。
# 进行一次简单的建模，看看模型本身在数据集上的效果
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=90)
score_pre = cross_val_score(rfc, data.data, data.target,cv=10).mean()
score_pre
# 这里可以看到，随机森林在乳腺癌数据上的表现本就还不错，在现实数据集上，基本上不可能什么都不调就看到95%以上的准确率
# 先来调n_estimators
"""
在这里我们选择学习曲线，可以使用网格搜索吗？可以，但是只有学习曲线，才能看见趋势
我个人的倾向是，要看见n_estimators在什么取值开始变得平稳，是否一直推动模型整体准确率的上升等信息
第一次的学习曲线，可以先用来帮助我们划定范围，我们取每十个数作为一个阶段，来观察n_estimators的变化如何
引起模型整体准确率的变化
"""
#####【TIME WARNING: 30 seconds】#####
scorel = []
for i in range(0,200,10):
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i+1,
n_jobs=-1,
random_state=90)
score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
scorel.append(score)
print(max(scorel),(scorel.index(max(scorel))*10)+1)
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(1,201,10),scorel)
plt.show()
#list.index([object])
#返回这个object在列表list中的索引
# 在确定好的范围内，进一步细化学习曲线
scorel = []
for i in range(65,75):
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i,
n_jobs=-1,
random_state=90)
score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
scorel.append(score)
print(max(scorel),([*range(65,75)][scorel.index(max(scorel))]))
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(65,75),scorel)
plt.show()
调整n_estimators的效果显著，模型的准确率立刻上升了不少。
接下来就进入网格搜索，我们将使用网格搜索对参数一个个进行调整。为什么我们不同时调整多个参数呢？原因有两个：1）同时调整多个参数会运行非常缓慢， 2）同时调整多个参数，会让我们无法理解参数的组合是怎么得来的，所以即便网格搜索调出来的结果不好，我们也不知道从哪里去改。在这里，为了使用复杂度-泛化误差方法（方差-偏差方法），我们对参数进行一个个地调整。
为网格搜索做准备，书写网格搜索的参数
# 为网格搜索做准备，书写网格搜索的参数
"""
有一些参数是没有参照的，很难说清一个范围，这种情况下我们使用学习曲线，看趋势
从曲线跑出的结果中选取一个更小的区间，再跑曲线
开始按照参数对模型整体准确率的影响程度进行调参，首先调整max_depth
在这里，我们注意到，将max_depth设置为有限之后，模型的准确率下降了。限制max_depth，是让模型变得简
单，把模型向左推，而模型整体的准确率下降了，即整体的泛化误差上升了，这说明模型现在位于图像左边，即泛
化误差最低点的左边（偏差为主导的一边）。通常来说，随机森林应该在泛化误差最低点的右边，树模型应该倾向
于过拟合，而不是拟合不足。这和数据集本身有关，但也有可能是我们调整的n_estimators对于数据集来说太大，
因此将模型拉到泛化误差最低点去了。然而，既然我们追求最低泛化误差，那我们就保留这个n_estimators，除非
有其他的因素，可以帮助我们达到更高的准确率。
当模型位于图像左边时，我们需要的是增加模型复杂度（增加方差，减少偏差）的选项，因此max_depth应该尽量
大，min_samples_leaf和min_samples_split都应该尽量小。这几乎是在说明，除了max_features，我们没有任何
参数可以调整了，因为max_depth，min_samples_leaf和min_samples_split是剪枝参数，是减小复杂度的参数。
在这里，我们可以预言，我们已经非常接近模型的上限，模型很可能没有办法再进步了。
那我们这就来调整一下max_features，看看模型如何变化。
param_grid = {'n_estimators':np.arange(0, 200, 10)}
param_grid = {'max_depth':np.arange(1, 20, 1)}
param_grid = {'max_leaf_nodes':np.arange(25,50,1)}
对于大型数据集，可以尝试从1000来构建，先输入1000，每100个叶子一个区间，再逐渐缩小范围
有一些参数是可以找到一个范围的，或者说我们知道他们的取值和随着他们的取值，模型的整体准确率会如何变化，这
样的参数我们就可以直接跑网格搜索
param_grid = {'criterion':['gini', 'entropy']}
param_grid = {'min_samples_split':np.arange(2, 2+20, 1)}
param_grid = {'min_samples_leaf':np.arange(1, 1+10, 1)}
param_grid = {'max_features':np.arange(5,30,1)}
"""
# 开始按照参数对模型整体准确率的影响程度进行调参，首先调整max_depth
#调整max_depth
param_grid = {'max_depth':np.arange(1, 20, 1)}
# 一般根据数据的大小来进行一个试探，乳腺癌数据很小，所以可以采用1~10，或者1~20这样的试探
# 但对于像digit recognition那样的大型数据来说，我们应该尝试30~50层深度（或许还不足够
# 更应该画出学习曲线，来观察深度对模型的影响
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=73
,random_state=90
)
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
print(GS.best_params_)
print(GS.best_score_)
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(1,20), GS.cv_results_['mean_test_score'])
plt.ylabel('score')
plt.xlabel('max_depth')
plt.xticks(range(1,21))
plt.show()
在这里，我们注意到，max_depth=8的时，分值最好。将max_depth设置为有限之后（小于8），模型的准确率下降了。限制max_depth，是让模型变得简单，把模型向左推，而模型整体的准确率下降了，即整体的泛化误差上升了，这说明模型现在位于图像左边，即泛化误差最低点的左边（偏差为主导的一边）。通常来说，随机森林应该在泛化误差最低点的右边，树模型应该倾向于过拟合，而不是拟合不足。这和数据集本身有关，但也有可能是我们调整的n_estimators对于数据集来说太大， 因此将模型拉到泛化误差最低点去了。然而，既然我们追求最低泛化误差，那我们就保留这个n_estimators，除非有其他的因素，可以帮助我们达到更高的准确率。
当模型位于图像左边时，我们需要的是增加模型复杂度（增加方差，减少偏差）的选项，因此max_depth应该尽量大，min_samples_leaf和min_samples_split都应该尽量小。这几乎是在说明，除了max_features，我们没有任何参数可以调整了，因为max_depth，min_samples_leaf和min_samples_split是剪枝参数，是减小复杂度的参数。 在这里，我们可以预言，我们已经非常接近模型的上限，模型很可能没有办法再进步了。 那我们这就来调整一下max_features，看看模型如何变化。
#调整max_features
param_grid = {'max_features':np.arange(5,30,1)}
"""
max_features是唯一一个即能够将模型往左（低方差高偏差）推，也能够将模型往右（高方差低偏差）推的参数。我
们需要根据调参前，模型所在的位置（在泛化误差最低点的左边还是右边）来决定我们要将max_features往哪边调。
现在模型位于图像左侧，我们需要的是更高的复杂度，因此我们应该把max_features往更大的方向调整，可用的特征
越多，模型才会越复杂。max_features的默认最小值是sqrt(n_features)，因此我们使用这个值作为调参范围的
最小值。
"""
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=73
,random_state=90
)
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
print(GS.best_params_)
print(GS.best_score_)
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(5,30), GS.cv_results_['mean_test_score'])
plt.ylabel('score')
plt.xlabel('max_features')
plt.xticks(range(5,31))
plt.show()
网格搜索返回了max_features的最小值，可见max_features升高之后，模型的准确率降低了。这说明，我们把模型往右推，模型的泛化误差增加了。前面用max_depth往左推，现在用max_features往右推，泛化误差都增加， 这说明模型本身已经处于泛化误差最低点，已经达到了模型的预测上限，没有参数可以左右的部分了。剩下的那些误差，是噪声决定的，已经没有方差和偏差的舞台了。 如果是现实案例，我们到这一步其实就可以停下了，因为复杂度和泛化误差的关系已经告诉我们，模型不能再进步 了。调参和训练模型都需要很长的时间，明知道模型不能进步了还继续调整，不是一个有效率的做法。如果我们希望模型更进一步，我们会选择更换算法，或者更换做数据预处理的方式。出于练习和探索的目的，我们继续调整我们的参数，让大家观察一下模型的变化，看看我们预测得是否正确。 依然按照参数对模型整体准确率的影响程度进行调参。
#调整min_samples_leaf
param_grid={'min_samples_leaf':np.arange(1, 1+10, 1)}
#对于min_samples_split和min_samples_leaf,一般是从他们的最小值开始向上增加10或20
#面对高维度高样本量数据，如果不放心，也可以直接+50，对于大型数据，可能需要200~300的范围
#如果调整的时候发现准确率无论如何都上不来，那可以放心大胆调一个很大的数据，大力限制模型的复杂度
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=73
,random_state=90
)
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(1,11), GS.cv_results_['mean_test_score'])
plt.ylabel('score')
plt.xlabel('min_samples_leaf')
plt.xticks(range(1,11))
plt.show()
可以看见，网格搜索返回了min_samples_leaf的最小值，并且模型整体的准确率还降低了，这和max_depth的情况一致，参数把模型向左推，但是模型的泛化误差上升了。在这种情况下，我们显然是不要把这个参数设置起来的，就让它默认就好了。
#调整min_samples_split
param_grid={'min_samples_split':np.arange(2, 22, 1)}
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=73
,random_state=90
)
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
print(GS.best_params_)
print(GS.best_score_)
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(2,22), GS.cv_results_['mean_test_score'])
plt.ylabel('score')
plt.xlabel('min_samples_split')
plt.xticks(range(2,22))
plt.show()
和min_samples_leaf一样的结果，返回最小值并且模型整体的准确率降低了。
#调整Criterion
param_grid = {'criterion':['gini', 'entropy']}
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=73
,random_state=90
)
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
print(GS.best_params_)
print(GS.best_score_)
# 总结出模型的最佳参数
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=73,max_features=24,random_state=90)
score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
print('score:',score)
print('score_pre:', score_pre)
print('score - score_pre:', score - score_pre)
在整个调参过程之中，我们首先调整了n_estimators（无论如何都请先走这一步），然后调整max_depth，通过 max_depth产生的结果，来判断模型位于复杂度-泛化误差图像的哪一边，从而选择我们应该调整的参数和调参的方向。如果感到困惑，也可以画很多学习曲线来观察参数会如何影响我们的准确率，选取学习曲线中单调的部分来放大研究（如同我们对n_estimators做的）。学习曲线的拐点也许就是我们一直在追求的，最佳复杂度对应的泛化误差最低点（也是方差和偏差的平衡点）。
参考资料
菜菜的机器学习sklearn
