模型调优是机器学习流程中至关重要的一环，它直接影响到模型的性能和实际应用的效果。以下是一些模型调优的基本步骤和技巧。
调优步骤
- 数据预处理：确保数据质量，去除异常值，进行特征工程等。
- 选择合适的模型：根据问题类型选择合适的算法。
- 参数调整：调整模型的超参数，如学习率、批大小等。
- 交叉验证：使用交叉验证来评估模型的泛化能力。
- 性能评估：根据具体任务选择合适的评估指标。
调优技巧
- 使用正则化防止过拟合。
- 尝试不同的优化算法，如Adam、SGD等。
- 利用学习率衰减策略。
扩展阅读
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