超参数调优是机器学习模型优化的关键步骤，直接影响模型性能。以下是常见方法与实践建议：
常用调优方法📊
网格搜索
系统化尝试所有可能的超参数组合随机搜索
在合理范围内随机采样超参数贝叶斯优化
基于概率模型的高效搜索方法遗传算法
模拟生物进化过程的启发式搜索
实践建议🧠
- 优先调优对性能影响最大的参数
- 使用交叉验证评估调优效果
- 结合早停机制防止过拟合
- 可参考 模型选择指南 深入理解相关概念
超参数调优是机器学习模型优化的关键步骤，直接影响模型性能。以下是常见方法与实践建议：
网格搜索
系统化尝试所有可能的超参数组合
随机搜索
在合理范围内随机采样超参数
贝叶斯优化
基于概率模型的高效搜索方法
遗传算法
模拟生物进化过程的启发式搜索