交叉驗證是一種評估模型性能的方法，它將數(shù)據(jù)集分成訓練集和測試集兩部分，通過多次交叉取樣來評估模型的泛化能力。常見的交叉驗證方法包括 k 折交叉驗證和留一交叉驗證。其中，k 折交叉驗證將數(shù)據(jù)集分成 k 個子集，每次將其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集，重復 k 次，每次選擇不同的子集作為測試集，最后計算平均值作為評估結果。交叉驗證可以避免因數(shù)據(jù)集的不確定性帶來的模型評估誤差，能夠更加客觀地評估模型性能。
網(wǎng)格搜索是一種自動化調參方法，它通過遍歷給定的參數(shù)組合來尋找最優(yōu)的模型超參數(shù)。常用的網(wǎng)格搜索方法是將所有參數(shù)組合成一個網(wǎng)格，遍歷所有的參數(shù)組合，計算每個組合對應的模型性能，最終選擇表現(xiàn)最好的一組參數(shù)作為最終的模型超參數(shù)。網(wǎng)格搜索需要注意的是，參數(shù)空間的大小會直接影響搜索的時間和精度，因此需要根據(jù)實際情況選擇適當?shù)膮?shù)空間和搜索策略。網(wǎng)格搜索通常與交叉驗證結合使用，可以在交叉驗證過程中同時搜索最優(yōu)的超參數(shù)組合，提高模型性能。
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