机器学习如何才能避免「只是调参数」？

在机器学习中，调参数是一个重要的环节，但仅仅调参数并不能保证模型的高效性和准确性。为了避免仅仅调参数，可以采取以下措施：

选择合适的模型：根据问题的类型和数据集的特点，选择合适的模型。不同的模型有不同的优缺点，选择合适的模型可以避免过拟合或欠拟合的问题。
特征工程：通过对数据集进行特征工程，可以提高模型的准确性和效率。特征工程包括特征选择、特征提取、特征转换等步骤。
交叉验证：通过交叉验证，可以更好地评估模型的性能。交叉验证可以避免过拟合和欠拟合的问题，并且可以更好地评估模型的泛化能力。
网格搜索和随机搜索：通过网格搜索和随机搜索，可以更好地搜索参数空间，找到最优的参数组合。这种方法可以避免仅仅调参数的问题。
使用深度学习：深度学习是一种强大的机器学习方法，可以自动学习数据的特征和模式。使用深度学习可以避免仅仅调参数的问题，并且可以处理复杂的问题。
使用迁移学习：迁移学习是一种将已经学习好的模型应用到新的问题上的方法。通过迁移学习，可以避免从头开始训练模型，节省时间和计算资源。

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