《表1 调优模型相关超参数信息说明》

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《基于量子遗传的超参数自动调优算法的设计与实现》

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研究可知，该问题的本质就是为机器学习模型找到一组较好的超参数配置，使得机器学习模型在测试集合上的泛化误差达到最小。此后提到的相关实验过程及结果是基于GBDT机器模型来进行的超参数调优相关实验。GBDT是常用传统机器学习模型，可解决大部分机器学习中分类和回归问题，与其相关的超参数分为2类:boosting框架参数，弱学习器即CART回归树相关的重要参数。相关超参数见表1。