模型调优是包含基线构建、数据验证、参数优化、多指标评估与完整记录的闭环流程；需先用默认参数训练基线模型并交叉验证确立起点，再依数据特性选择切分方式（如StratifiedKFold或时间窗口），结合贪心调参或随机搜索等策略优化，最终在独立测试集上验证准确率、F1、推理速度等多指标并留存全部配置。
模型调优不是“试几次参数就完事”，而是一套有顺序、有依据、可复现的闭环流程。核心目标是让模型在未知数据上更稳、更准，而不是只在训练集上刷高分。
跳过这步，后面所有调优都失去参照。用默认参数、默认结构快速训一个模型，比如：
LinearRegression() 或 LGBMRegressor() 不设任何超参DecisionTreeClassifier() 或 LogisticRegression()
验证方式直接影响调优结果是否可信：
cross_val_score 或 StratifiedKFold，避免随机切分导致类别失衡不同场景适合不同策略，不是所有问题都该用网格搜索：
GridSearchCV，写清楚 param_grid，指定 cv=5 和合适评分函数（如 neg_mean_absolute_error）BayesianOptimization 或 RandomizedSearchCV，10~30次采样常比网格搜索500次更有效调优结束≠流程结束，还要做三件事：
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：基线要够简单、验证要贴实际、调参要讲成本、上线前必须独立测。走完一遍，你就有了可落地的调优节奏。
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