2.5 模型选择 (Model Selection)

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2.5 模型选择 (Model Selection) Scikit-learn 模型选择 (Model Selection) 详解 2.5.1 模型选择的重要性在构建机器学习模型的过程中，我们通常会面临以下几个关键问题：模型种类的选择: 面对各种各样的算法 (如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等)，我们应该选择哪种模型来解决当前的问题？模型复杂度的控制: 即使选择了某种模型，例如决策树，我们也需要决定树的深度、叶节点的最小样本数等参数，以控制模型的复杂度。超参数的优化: 大多数机器学习模型都包含超参数 (Hyperparameters)，这些参数不是通过模型训练学习得到的，而是需要在训练前手动设置的。如何找到一组最佳的超参数组合，以最大化模型的性能？