RandomizedSearchCV未返回任何分数

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，并对每个组合进行交叉验证来评估模型的性能。然后，根据评估结果选择最佳的参数组合。

RandomizedSearchCV的优势在于它可以在大型参数空间中高效地搜索最佳参数组合，相比于GridSearchCV，它不需要遍历所有可能的参数组合，从而减少了计算成本。此外，RandomizedSearchCV还可以帮助避免过拟合，因为它在每次迭代中都使用不同的参数组合进行评估。

RandomizedSearchCV适用于各种机器学习算法和任务，包括分类、回归和聚类等。它可以用于选择最佳的超参数组合，从而提高模型的性能和泛化能力。

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