参数调优：在模型、算法或系统中，通过调整一个或多个“参数”（如学习率、正则化强度、阈值等），以提升性能、稳定性或达到特定目标的过程。常见于机器学习、统计建模与工程控制等领域。（也可写作 parameter tuning）
/pəˈræmɪtər ˈtuːnɪŋ/
The model improved after careful parameter-tuning.
经过仔细的参数调优后，模型效果提升了。
In practice, parameter-tuning often involves balancing accuracy, overfitting risk, and computational cost through methods like grid search or Bayesian optimization.
在实践中，参数调优常常需要在准确率、过拟合风险与计算成本之间权衡，并通过网格搜索或贝叶斯优化等方法来实现。
Parameter 源自希腊语词根，含“衡量、度量”的意味，后来在数学与科学语境中指“可变的量/设定值”；tuning 原意是“调音、校准”，引申为“调整到更合适的状态”。合起来 parameter-tuning 就是把系统的可设定量“调到合适”。
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