36、机器学习模型性能提升：超参数优化与偏差方差权衡

机器学习模型性能提升：超参数优化与偏差方差权衡

1. 超参数优化概述

在机器学习中，超参数优化或模型选择是为机器学习算法选择一组超参数的过程。选择能使模型性能最大化的超参数集用于实际的模型训练和测试。通常使用交叉验证来衡量模型性能，可通过交叉验证错误率或其他用户定义的方法，如自助法误差、留一法等。

学习算法用于学习能很好地建模或拟合输入数据的模型参数，而超参数优化则是通过调整（如正则化）确保模型不会过拟合数据。有多种算法可用于优化任何算法的超参数，也有许多流行的包和付费服务可用于参数优化，其中大多数基于贝叶斯方法的某种变体。

常见的超参数优化方法如下：
- 手动搜索 ：根据最佳判断/经验创建一组参数，并在模型上进行测试，选择对模型性能效果最佳的参数。
- 手动网格搜索 ：创建超参数组合的等间距网格或自定义网格，在每个网格点上评估模型，选择模型性能最佳的参数。
- 自动网格搜索 ：让程序为你确定一个网格，并在该空间中搜索最佳超参数。
- 最优搜索 ：通常不预先固定网格，而是允许机器根据需要扩展网格。
- 随机搜索 ：一般来说，在超参数搜索空间中选择一些随机点，速度更快且效果更好。虽然这节省了大量的空间和时间成本，但可能并不总是能得到最佳/最优的超参数集。
- 自定义搜索 ：用户可以定义自己的函数，指导算法如何找到最佳的超参数集。

大多数参数调整/优化技术都是高维空间中的搜索问题，