random_dt = RandomizedSearchCV(estimator = DecisionTreeClassifier(), param_distributions = parameters, cv=10, scoring='accuracy', n_iter=50, n_jobs=-1)
random_dt.fit(X_train, y_train)
模型引數范圍很大，用GridSearchCV就會很耗時，就想著用RandomizedSearchCV，但是運行就報錯 '<=' not supported between instances of 'str' and 'int'
把引數 n_iter刪了就不報錯了 這是為什么啊
uj5u.com熱心網友回復：
GridSearchCV(estimator = GradientBoostingClassifier(), param_grid = parameters, cv=10, scoring='accuracy', n_jobs=-1)正常用GridSearchCV就能運行，和RandomizedSearchCV比就差了個n_iter，沒有n_iter模型評分就很低，就想著把n_iter弄多點
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