优化超参数时，首先的选中影响最重要的那些下手，因为超参数有很多，每个都优化的话会花费大量时间，并且得理解这些超参数是怎么影响模型的
下面是一些超参数优化的库
我们大概可以把超参数分为两种类型，一种是当值越大时，对模型限制越严格，也就是减低过拟合的可能，一种是值越大时，是模型拟合能力越强，越容易过拟合
tree-based models
max_depth [default=6]：数的最大深度，值越大，树越复杂，默认值6，典型值3-10
subsample[default=1]：采样率，0到1之间，选取样本的一定百分比作为训练集，如果设成0.8，即随机选择样本80%训练
colsample_bytree [default=1]：构造每棵树时，特征采样率，即选取多少特征
colsample_bylevel [default=1]：每执行一次分裂，列采样率，这个一般很少用
min_child_weight [default=1]：定义了一个子集的所有观察值的最小权重和，控制树分裂到某个程度就不再分裂，这个可以用来减少过拟合，但是过高的值也会导致欠拟合，因此可以通过CV来调整min_child_weight
lambda [default=1, alias: reg_lambda]：L2正则化
alpha [default=0, alias: reg_alpha]：L1正则化，这个主要是用在数据维度很高的情况下，可以提高运行速度
eta [default=0.3, alias: learning_rate]：学习率，典型值一般设置为：0.01-0.2
num_round：运行训练的轮数
seed [default=0]：随机数的种子，缺省值为0，可以用于产生可重复的结果（每次取一样的seed即可得到相同的随机划分）
随机森林：
神经网络：
Linear models：
Tips：