机器学习的参数调整是为了更好的模型拟合度，那么其评估标准是什么，如何调整参数来提升模型的整体效果呢？
调参的方式总是根据数据的状况而定，所以没有办法一概而论。
通过画学习曲线，或者网格搜索，能够探索到调参边缘（代价可能是训练一次模型要跑三天三夜），“业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已”。但是在现实中，高手调参恐怕还是多依赖于经验，而这些经验，来源于：
1）正确的调参思路和方法，
2）对模型评估指标的理解，
3）对数据的感觉和经验，
4）用洪荒之力去不断地尝试。
对模型评估指标的理解和调参的思路。

调参思路

模型调参，第一步是要找准目标：我们要做什么？一般来说，这个目标是提升某个模型评估指标，比如对于随机森林来说，我们想要提升的是模型在未知数据上的准确率（由score或oob_score_来衡量）。找准了这个目标，就要思考：模型在未知数据上的准确率受什么因素影响？在机器学习中，用来衡量模型在未知数据上的准确率的指标，叫做泛化误差（Genelization error）。

泛化误差

当模型在未知数据（测试集或者袋外数据）上表现糟糕时，我们说模型的泛化程度不够，泛化误差大，模型的效果不好。泛化误差受到模型的结构（复杂度）影响。看下面这张图，它准确地描绘了泛化误差与模型复杂度的关系，当模型太复杂，模型就会过拟合，泛化能力就不够，所以泛化误差大。当模型太简单，模型就会欠拟合，拟合能力就不够，所以误差也会大。只有当模型的复杂度刚刚好的才能够达到泛化误差最小的目标。

那模型的复杂度与参数有什么关系呢？对树模型来说，树越茂盛，深度越深，枝叶越多，模型就越复杂。所以树模型是天生位于图的右上角的模型，随机森林是以树模型为基础，所以随机森林也是天生复杂度高的模型。随机森林的参数，都是向着一个目标去：减少模型的复杂度，把模型往图像的左
边移动，防止过拟合。当然了，调参没有绝对，也有天生处于图像左边的随机森林，所以调参之前，要先判断，模型现在究竟处于图像的哪一边。
泛化误差的背后其实是“偏差-方差困境”，只需要记住这四点：
1）模型太复杂或者太简单，都会让泛化误差高，我们追求的是位于中间的平衡点；
2）模型太复杂就会过拟合，模型太简单就会欠拟合；
3）对树模型和树的集成模型来说，树的深度越深，枝叶越多，模型越复杂；
4）树模型和树的集成模型的目标，都是减少模型复杂度，把模型往图像的左边移动。
具体到每个参数，如何影响复杂度和模型？调参，都是在学习曲线上轮流找
最优值，盼望能够将准确率修正到一个比较高的水平。然而，现在了解了随机森林的调参方向：降低复杂度，就可以将那些对复杂度影响巨大的参数挑选出来，研究他们的单调性，然后专注调整那些能最大限度让复杂度降低的参数。对于那些不单调的参数，或者反而会让复杂度升高的参数，视情况使用，大多时候甚至可以退避。基于经验，对各个参数对模型的影响程度做一个排序。调参时，可以参考这个顺序。
n_estimators ：提升至平稳，n_estimators↑，不影响单个模型的复杂度 ⭐⭐⭐⭐
max_depth ：有增有减，默认最大深度，即最高复杂度，向复杂度降低的方向调参max_depth↓，模型更简单，且向图像的左边移动 ⭐⭐⭐
min_samples_leaf ：有增有减，默认最小限制1，即最高复杂度，向复杂度降低的方向调参min_samples_leaf↑，模型更简单，且向图像的左边移动 ⭐⭐
min_samples_split ：有增有减，默认最小限制2，即最高复杂度，向复杂度降低的方向调参min_samples_split↑，模型更简单，且向图像的左边移动 ⭐⭐
max_features ：有增有减，默认auto，是特征总数的开平方，位于中间复杂度，既可以向复杂度升高的方向，也可以向复杂度降低的方向调参 max_features↓，模型更简单，图像左移 max_features↑，模型更复杂，图像右移 max_features是唯一的，既能够让模型更简单，也能够让模型更复杂的参数，所以在调整这个参数的时候，需要考虑我们调参的方向 ⭐
criterion ：有增有减，一般使用gini，影响程度看具体情况
通过参数的变化来了解，模型什么时候到达了极限，当复杂度已经不能再降低的时候，就不必再调整了，因为调整大型数据的参数是一件非常费时费力的事。除了学习曲线和网格搜索，现在有了基于对模型和正确的调参思路的“推测”能力，这能够让调参能力更上一层楼。