什么是模型调优？
模型调优是通过调整算法参数和优化训练过程，提升机器学习模型性能的关键步骤。常见目标包括：
- 提高准确率 ✅
- 减少过拟合 ⚠️
- 加速训练速度 ⏱️
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核心调优方法
1. 超参数优化
使用网格搜索(Grid Search)或随机搜索(Random Search)寻找最优参数组合
👉 查看超参数优化案例
2. 特征工程
- 数据标准化 📊
- 特征选择 ✅
- 特征转换 ⚙️
3. 正则化技术
- L1/L2正则化 🧼
- Dropout机制 💧
- Early Stopping ⏹️
常用调优工具
| 工具 | 功能 | 适用场景 |
|---|---|---|
| scikit-learn | 网格搜索、交叉验证 | 传统机器学习 |
| Optuna | 自动超参数优化 | 深度学习/复杂模型 |
| Keras Tuner | 神经网络结构搜索 | 卷积网络/序列模型 |
实战建议
- 使用 学习曲线 分析模型潜力 📈
- 尝试 交叉验证 确保稳定性 🔄
- 监控 验证集表现 避免过拟合 📊
🌟 调优是迭代过程，建议结合 模型评估指南 系统分析