机器学习模型的性能往往取决于超参数的合理设置，以下是常见调参方法及注意事项：
1. 超参数调优基础
- 定义：超参数是模型训练前需要手动配置的参数（如学习率、正则化系数）
- 目标：通过调整超参数，使模型在验证集上表现最优
- 常用工具：Grid Search（网格搜索）、Random Search（随机搜索）、Bayesian Optimization（贝叶斯优化）
2. 调参策略对比
| 方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| Grid Search | 系统性探索所有组合 | 计算成本高 |
| Random Search | 高效筛选有效组合 | 可能遗漏最优解 |
| Bayesian Optimization | 智能缩小搜索范围 | 实现复杂度较高 |
3. 关键技巧
✅ 交叉验证：使用cross-validation技术避免过拟合
✅ 早停机制：通过early_stopping在验证损失不再下降时终止训练
✅ 学习率调整：动态修改learning_rate可提升收敛速度
4. 扩展学习
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机器学习概述