確定DCAST的最佳超參數設置以實現最佳的偏差緩解效果，可以遵循以下步驟：
網格搜索（Grid Search）：使用網格搜索方法系統性地探索超參數空間，通過設置不同的超參數組合（如樣本選擇數量、信心閾值、類別比例和多樣性強度）來評估模型性能。這種方法可以幫助找到最佳的超參數組合。
交叉驗證（Cross-Validation）：在不同的數據子集上進行交叉驗證，以評估模型在不同超參數設置下的穩定性和泛化能力。這樣可以減少因數據分割引起的隨機性，從而獲得更可靠的性能評估。
性能指標監控：根據特定的性能指標（如準確率、F1分數、AUC等）來評估不同超參數設置的效果，並選擇在這些指標上表現最佳的設置。
自適應調整：在實際應用中，可以根據模型的實時性能反饋自適應地調整超參數。例如，當模型在某些類別上表現不佳時，可以動態調整樣本選擇數量或信心閾值，以改善模型的預測能力。
用戶反饋：在實際應用中，結合用戶的反饋來調整超參數設置，根據用戶對模型預測結果的滿意度來進行調整，這樣可以更好地滿足實際需求。