RandomizedSearchCV的得分函数在同一数据集上给出了不同的结果

RandomizedSearchCV是一种用于超参数优化的机器学习模型评估方法。它通过在给定的超参数空间中随机选择参数组合，并使用交叉验证来评估模型的性能。得分函数是用于衡量模型性能的指标，例如准确率、精确率、召回率等。

在同一数据集上，RandomizedSearchCV的得分函数可能会给出不同的结果。这是由于RandomizedSearchCV的随机性质决定的。它通过随机选择参数组合来进行模型评估，因此每次运行时选择的参数组合都可能不同，从而导致得分函数的结果有所不同。

这种不同的结果可以被视为RandomizedSearchCV的一种特性，它可以帮助我们探索不同的参数组合，并找到最佳的超参数配置。通过多次运行RandomizedSearchCV，我们可以得到不同的结果，并根据这些结果来选择最佳的参数组合。

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