调参，即 调整模型的参数，以期获得更好的预测效果。在机器学习和深度学习中，调参是一个非常重要的环节。参数可以分为模型参数和模型超参数：
模型参数：
这些是模型内部的配置变量，可以通过数据来估计它们的值。例如，在线性回归或逻辑回归中，系数就是模型参数。
模型超参数：
这些是模型外部的配置，必须手动设置，其值不能从数据中估计得到。例如，K近邻分析中的K值和学习率（learning_rate）就是超参数。
调参的目的是找到最优的参数组合，以提高模型在解决特定问题时的性能。这通常通过最小化损失函数来实现，损失函数衡量了模型预测结果与实际结果之间的差异。
调参是一个迭代的过程，需要尝试不同的参数组合，并通过验证集或测试集来评估模型的性能，从而选择出最佳的参数设置。调参不仅包括调整学习率、正则化参数等常见超参数，还可能包括调整模型结构的其他方面，如层数、每层的神经元数目等。
总的来说，调参是机器学习和深度学习模型训练中不可或缺的一步，它有助于提高模型的准确性和泛化能力，从而使其更好地适应各种任务和数据。