機器學習中的一個重要步驟
超參數最佳化是機器學習中的一個重要步驟，旨在為學習算法選擇一組最優的超參數。
超參數是用於控制學習過程的不同參數值，對機器學習模型的性能有顯著影響，例如，在隨機森林算法中，這可能包括估計器數量、最大深度和分裂標準等。這些超參數定義了關於模型的更高層次的概念，如複雜性或學習能力，它們不能直接從標準模型培訓過程中的數據中學習，需要預先定義。
超參數最佳化通常通過在單個訓練過程中運行多個試驗來進行，每個試驗都是完整的訓練應用程式執行，其中選定的超參數的值在指定的限制範圍內設定。這個過程在機器學習算法的預測準確性中起著至關重要的作用，因此被認為是構建機器學習模型中最棘手的部分。常見的超參數最佳化方法包括格線搜尋和隨機搜尋，以及更複雜的貝葉斯最佳化技術。
此外，超參數最佳化也常與模型選擇相聯繫，目的是最佳化算法在獨立數據集上的性能度量，通常使用交叉驗證來估計這種泛化性能。