机器学习教程第12讲：模型调优技巧 📈

在构建机器学习模型时，调优是提升性能的关键步骤。以下是一些常用方法：

• 超参数调整 🔧
  使用网格搜索、随机搜索或贝莱搜索优化学习率、批量大小等参数。

  

• 正则化技术 🧾
  L1/L2正则化可防止过拟合，通过添加惩罚项约束模型复杂度。

  

• 交叉验证 🔄
  K折交叉验证能更客观地评估模型泛化能力，推荐k=5或k=10。

  

• 早停机制 ⏸
  在训练过程中监控验证损失，避免过度拟合。

  

如需进一步了解模型评估方法，可访问 模型评估指南。