机器学习不仅仅是调整算法。虽然调整学习率或正则化强度等超参数是该过程的一部分，但它只是更大工作流程中的一个组成部分。机器学习的核心在于理解问题、准备数据、选择合适的模型以及验证结果。调整算法可以提高性能，但通常不如特征工程或确保高质量数据等步骤影响大。例如，一个经过不良调整但具有干净、相关数据的模型可能仍然优于在嘈杂或不相关的输入上训练的微调模型。
机器学习工作的大部分集中在数据预处理和特征工程上。清理数据（处理缺失值、异常值）、转换变量（标准化、编码分类数据）以及创建有意义的特征通常比超参数优化更重要。例如，在分类任务中，将文本数据转换为数值嵌入或设计捕获特定领域模式的特征可以极大地影响模型准确性。同样，选择正确的评估指标（例如，不平衡数据集的精确率与召回率）并确保正确的训练-测试拆分是调整之前的基本步骤。如果没有这些，即使是经过最佳调整的模型也可能无法泛化。
一旦更广泛的流程稳固，调整就变得重要。例如，调整决策树的深度或神经网络中的层数可以改进模型的性能，但前提是数据和问题设置正确。网格搜索或贝叶斯优化等工具可以自动执行此过程的某些部分，但它们依赖于结构良好的实验。开发人员可能会花时间调整支持向量机的内核或梯度提升树的学习率，但只有当底层数据和特征设计与问题对齐时，这些努力才有效。在实践中，调整是榨取边际收益的最后一步，而不是主要重点。