给出一个超参数调节概念的例子.
超参数调整是为模型找到最佳设置的过程,使其能够从数据中学习并更好地寻找特定问题的解决方案.例如,假设我们使用称为k-最近邻 (k-NN) 的机器学习算法来根据测试结果分类那些经过某些医学检查的患者是否患有特定疾病.k-NN算法的主要参数之一是k数,它代表了算法在预测时考虑的最接近邻的数量.假设,找到最佳k是实现准确模型的关键.在执行超参数调整时,建模者会使用不同的值来测量k等范围,例如k1, k10.5,然后他们会评估算法的性能,通常通过超值测量,他们会使用 k k = k的最佳值来确定每个模型的最佳值,并通过这些超值测量来确定超值.