超参数调优是机器学习中一个非常重要的环节，它直接影响模型的性能。本文将介绍超参数调优的基本概念、方法和一些实用的技巧。
基本概念
超参数是模型参数之外的一些参数，它们在训练前被设定，并且在整个训练过程中保持不变。例如，在支持向量机中，C和gamma就是超参数。
调优方法
网格搜索
网格搜索是一种穷举搜索方法，通过遍历所有可能的超参数组合来找到最优参数。
随机搜索
随机搜索是一种更高效的方法，它随机地从所有可能的超参数组合中选择一部分进行搜索。
贝叶斯优化
贝叶斯优化是一种基于概率模型的优化方法，它通过学习超参数的概率分布来选择下一组超参数。
实用技巧
- 使用交叉验证来评估超参数的调优效果。
- 使用更少的参数组合来减少搜索空间。
- 使用专业的超参数调优工具，如Hyperopt和Optuna。
超参数调优流程图
扩展阅读
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