from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=3,
    n_redundant=0, n_repeated=0, n_classes=2, random_state=0, shuffle=False)
rfc = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, max_features='sqrt', n_estimators=
    50, oob_score=True)
param_grid = {'n_estimators': [200, 700], 'max_features': ['auto', 'sqrt',
    'log2']}
CV_rfc = GridSearchCV(estimator=rfc, param_grid=param_grid, cv=5)
CV_rfc.fit(X, y)
print(CV_rfc.best_params_)
Как получить лучший оценщик на GridSearchCV (классификатор случайного леса Scikit)