在机器学习模型开发中，优化是提升性能的关键环节。以下是几个核心优化方向：
1. 超参数调优 🔧
使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化方法，系统性地调整学习率、批量大小等超参数。例如：
- 学习率（Learning_Rate）
- 批量大小（Batch_Size）
- 正则化系数（Regularization_Coefficient）
2. 特征工程 🧪
通过以下手段提升模型输入质量：
- 特征缩放（Feature_Scaling）
- 特征选择（Feature_Selection）
- 特征交叉（Feature_Crossing）
3. 模型评估与迭代 📊
采用交叉验证（Cross_Validation）和混淆矩阵（Confusion_Matrix）等工具，持续优化模型表现。
📌 扩展学习：了解模型部署的最佳实践，请访问 /learn/tutorials/model_deployment