簇RF優(yōu)化的主要工作內容包括：

1. 數據預處理：對數據集進行清洗、去噪、歸一化等操作，以提高模型的泛化能力。

2. 特征選擇：根據業(yè)務需求和數據集特點，選擇合適的特征進行降維或提取關鍵特征。

3. 參數調優(yōu)：通過調整模型的超參數（如學習率、迭代次數、正則化系數等）來優(yōu)化模型性能。常用的方法有網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）和貝葉斯優(yōu)化（Bayesian Optimization）。

4. 模型評估與驗證：使用交叉驗證、AUC-ROC曲線等指標對模型進行評估，并根據評估結果調整模型結構和參數。

5. 模型融合：將多個模型的結果進行整合，以獲得更好的預測效果。常見的融合方法有簡單平均、投票法、堆疊法等。

6. 模型部署：將訓練好的模型應用于實際問題中，并監(jiān)控模型的性能和穩(wěn)定性。