机器学习中的模型参数和模型超参数

机器学习中的模型参数和模型超参数

机器学习是一种通过从数据中学习模式和规律的方法。在机器学习中，模型参数和模型超参数是两个重要的概念。它们在训练和调整机器学习模型时起着不同的作用。

模型参数是模型内部的可调节量，它们用于表示模型对数据的学习结果。模型参数是通过训练数据自动学习得到的，它们的值会随着训练过程的进行而更新。在机器学习中，模型参数通常表示为权重（weights）或系数（coefficients）。例如，在线性回归模型中，模型参数就是线性方程中的系数。在神经网络模型中，模型参数是连接每个神经元的权重。

与模型参数不同，模型超参数是在训练模型之前设置的参数。它们用于控制模型的学习过程和性能。模型超参数通常不能从训练数据中学习得到，而是需要通过试验和优化来确定最佳值。模型超参数的选择可能会影响模型的拟合能力、泛化能力和训练时间等方面。

为了更好地理解模型参数和模型超参数的区别，让我们通过一个示例来说明。我们将使用Python中的Scikit-learn库来构建一个简单的线性回归模型，并讨论其中的模型参数和模型超参数。

首先，让我们导入所需的库和数据集：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn