机器学习调参方法详解：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等

机器学习中常用的调参方法包括：

网格搜索(Grid Search)：通过穷举不同的参数组合来寻找最佳模型参数。
随机搜索(Random Search)：随机地选择一组参数进行模型训练，通过不断迭代，找到最优参数组合。
贝叶斯优化(Bayesian Optimization)：通过建立目标函数的概率模型，动态地调整参数来提高模型性能。
K-Fold 交叉验证(K-Fold Cross Validation)：将数据集分为K个子集，每次使用其中K-1个子集进行训练，剩余的子集进行验证，重复K次，最终得到K个模型的平均性能。
学习曲线(Learning Curve)：通过改变模型的参数，观察模型在不同训练集大小下的表现，以此来判断参数是否合适。
常规调整：对于某些特定的模型，调整一些常用的参数，如学习率、正则化系数等，来提高模型性能。