《表1 0 穷举搜索（Grid Search）前后的随机森林模型效果评估对比》

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《基于机器学习的网络评论信息有用性预测模型研究》

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注：'bootstrap':True，'max＿depth':10，'max＿features':7，'min＿samples＿leaf':5，'min＿samples＿split':4，'n＿esti-mators':50

由于随机森林（RandF）的模型预测效果较好，对机器学习的算法参数进行适当地调整，以期获得更好的模型预测效果。分别对随机森林（RandF）采取穷举搜索（Grid Search）方法调整参数，具体的结果如表10所示。