贝叶斯进行随机森林模型的超参数优化，每次运行后给出的最佳超参数不一样，应该如何选择或者说是处理呢？
这种问题主要是因为贝叶斯优化算法是一种随机算法，其搜索过程受到初始值、采样策略等因素的影响。
在这种情况下，博主可以考虑多次运行贝叶斯优化算法，并取多次运行中得到的超参数的平均值或中位数作为最终的超参数。
这样可以减少随机性对超参数选择的影响，提高模型的稳定性。