在机器学习模型调优过程中，选择合适的优化工具至关重要。以下是主流工具的对比及使用建议：
常见优化工具一览 📦
| 工具名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 随机搜索 | 高效探索超参数空间 | 大规模参数调优 |
| 网格搜索 | 系统性遍历所有组合 | 参数数量较少的场景 |
| 贝叶斯优化 | 基于概率模型的智能搜索 | 连续型参数优化 |
| 进化算法 | 模拟生物进化过程 | 复杂约束优化问题 |
| 神经网络架构搜索 | 自动设计网络结构 | 深度学习模型优化 |
优化工具对比维度 🔍
- 收敛速度：贝叶斯优化通常优于随机搜索
- 计算成本：网格搜索成本最高
- 可解释性：随机搜索最易理解
- 适用性：进化算法适合非凸优化问题
使用建议 ✅
- 小规模实验优先使用网格搜索
- 大规模参数空间推荐随机搜索或贝叶斯优化
- 结合业务需求选择工具：点击查看详细对比案例
优化工具的选择应结合具体问题特征，建议先通过小规模实验验证效果。了解更多优化策略