假定我要适合随机森林RFC，并使用sklearns GridSearchCV进行网格搜索。
我们可以使用RFC.best_params_来获得最佳参数，但是如果我想创建一个随机森林，则需要手动在随后的RFC(n_estimators=12,max_depth=7)中写入这些参数。有没有办法像RFC_opt=RFC(best_params_)一样自动执行此操作？
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我发现，如果解压缩参数是可行的，即如果
best_par=RFC_grid_search.best_params_，然后可以使用best_params_中的参数创建最佳的RFC
rfc_opt=RFC(**best_part)