網格搜索（Grid Search）：遍歷指定的超參數組合，通過交叉驗證確定最佳超參數組合。
隨機搜索（Random Search）：隨機選擇超參數組合進行交叉驗證，找到最佳超參數組合。
貝葉斯優化（Bayesian Optimization）：基于高斯過程模型，根據之前的結果選擇下一個超參數組合進行評估，以找到最佳超參數組合。
梯度提升（Gradient Boosting）：通過梯度下降方法優化超參數，逐步調整超參數以找到最佳超參數組合。
遺傳算法（Genetic Algorithm）：使用進化算法進行超參數優化，通過選擇、交叉和變異等操作不斷迭代得到最優解。
貪婪算法（Greedy Algorithm）：通過貪心策略逐步優化超參數，選擇當前最佳的超參數進行下一步搜索。
自動機器學習（AutoML）：使用自動化工具進行超參數優化，自動選擇最佳的模型和超參數組合。
