模型优化是提升机器学习模型性能的关键步骤，以下是一些核心方法与技巧：
1. 优化目标
- 提高准确率 ✅
- 减少过拟合 ⚠️
- 降低计算成本 💰
- 增强泛化能力 🌍
2. 常用优化方法
- 超参数调优：使用网格搜索 🔍 或随机搜索 🎲 优化学习率、批次大小等参数超参数调优
- 数据增强：通过旋转、翻转等操作扩展训练集 📊数据增强
- 正则化技术：L1/L2正则化 🧾 或Dropout机制 🤖正则化
- 模型集成：Bagging 🧾 或Boosting 📈 策略提升鲁棒性模型集成
3. 实用技巧
- 分层抽样保证数据分布平衡 📈
- 使用早停机制防止过拟合 ⏰
- 特征工程优化输入数据 🛠️
- 模型压缩技术（如知识蒸馏） 📁
4. 扩展学习
优化是一个迭代过程，建议结合实验与验证 🔍📊 不断调整！