机器学习模型的调优是提升性能的关键步骤，涉及算法选择、参数调整、数据预处理等多方面。以下是核心方法与建议：
常见调优策略
- 超参数优化 🔄
使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化方法，如 自动化调优工具 中提到的 Optuna 和 Hyperopt。 - 特征工程 🧪
通过数据清洗、标准化、降维（如 PCA）增强模型输入质量。 - 模型选择 📦
根据任务类型（分类/回归）选择合适算法，例如随机森林、XGBoost 或神经网络。
工具推荐
| 工具 | 用途 | 文档 |
|---|---|---|
| AutoML | 自动化模型选择与调优 | 了解更多 |
| TensorBoard | 可视化训练过程 | 使用指南 |
| PyTorch Lightning | 简化训练循环 | 官方文档 |
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如需深入探讨特定技术，可访问 模型优化专题 获取更多资源。🔧✨