模型优化是提升机器学习性能的关键步骤，以下为实用技巧与方法：
1. 常见优化技术 💡
- 超参数调优：使用网格搜索(Grid Search)、随机搜索(Random Search)或贝叶斯优化(Bayesian Optimization)
- 特征工程：通过PCA降维、特征选择(如SelectKBest)或合成新特征
- 模型集成：Stacking、Bagging(如随机森林)或Boosting(如XGBoost)
2. 优化工具推荐 🛠️
- Model Optimization Toolkit（本站链接）
- TensorBoard可视化训练过程 📊
- PyTorch Lightning简化训练循环 ⚡
3. 最佳实践 ✅
- 定期验证模型在验证集上的表现 📈
- 使用早停法(Early Stopping)防止过拟合 ⏰
- 对数据进行分层抽样保证分布一致性 📁
优化是迭代过程，建议结合模型评估指南进行系统化改进 🔄