提供有关如何优化机器学习模型的超参数选项的建议。
以下是有关优化机器学习模型的超参数选项的建议：

1. 使用交叉验证来评估不同超参数的效果。
2. 使用基于网格的搜索或随机搜索来搜索最佳超参数。
3. 尝试使用先验知识来选择超参数的值。
4. 确保避免过度拟合，可以使用正则化和早期停止等技术。
5. 当选择超参数时，考虑其对模型复杂性和计算成本的影响。
6. 尝试使用自动超参数优化算法，如贝叶斯优化和优化神经架构搜索（NAS）。
7. 针对特定任务和数据集选择合适的超参数，并且针对不同的数据集和任务进行调整。