超参数优化是提升模型性能的关键环节，以下为实战技巧与方法：
📌 常用优化策略
- 网格搜索：穷举所有可能的超参数组合
- 随机搜索：在合理范围内随机采样
- 贝叶斯优化：基于概率模型的高效搜索
- 遗传算法：模拟自然选择的启发式方法
📈 优化流程建议
- 定义搜索空间：明确需要调整的超参数范围
- 选择优化算法：根据问题复杂度匹配方法
- 验证策略：使用交叉验证或早停机制
- 自动化工具：尝试 AutoML 工具推荐 提高效率
⚠️ 注意事项
- 避免过度拟合搜索空间
- 跟踪实验日志以分析趋势
- 结合业务场景选择优先优化的参数
如需深入学习，可参考 模型训练技巧 中的进阶内容。