超参数调整是一种系统地调整控制机器学习模型学习方式的设置的过程，目的是提高其性能。 超参数是训练前设置的配置变量，例如学习率、正则化强度或基于决策的模型的树深度。 与模型参数（如神经网络中的权重）不同，超参数不是从数据中学习的，必须手动优化。 核心思想是测试这些设置的组合，评估每个组合的模型性能，并根据验证指标（如准确性或损失）选择最佳配置。
常见的方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。 网格搜索穷尽地测试指定范围内所有预定义的超参数组合。 例如，调整支持向量机可能涉及测试预定义网格中的每一对 C（正则化）和 gamma（内核宽度）值。 相比之下，随机搜索从分布中随机抽样超参数，这对于高维空间更有效。 贝叶斯优化使用概率模型根据过去的评估来预测有希望的超参数，从而减少所需的试验次数。 像 scikit-learn 的 GridSearchCV 这样的工具或像 Optuna 这样的库可以自动执行这些过程，处理交叉验证和并行化。
最佳实践包括从广泛的搜索空间开始，并根据初始结果缩小范围。 例如，在调整神经网络时，您可能首先测试跨数量级的学习率（例如，0.1、0.01、0.001），然后再在最佳值附近进行微调。 交叉验证对于避免过度拟合到单个验证集至关重要。 然而，计算成本是一个关键挑战：复杂的模型或大型数据集可能需要分布式计算或提前停止以加速试验。 开发人员通常首先优先考虑影响最大的超参数（如学习率或网络架构），然后再优化不太关键的超参数。 像 TensorBoard 或 Weights & Biases 这样的工具可以帮助可视化结果并跟踪实验。 最终，目标是在资源约束与性能提升之间取得平衡，认识到在某些情况下，边际改进可能无法证明进行大量调整是合理的。