调参指的是在机器学习和深度学习等领域中，通过调整模型参数（包括超参数和模型参数）来优化模型性能的过程。目的是找到一组参数，使得模型在训练数据上表现良好，并且具有良好的泛化能力，即在未见过的数据上也能做出准确的预测。
模型参数：这些是模型内部的配置变量，可以通过数据来估计它们的值，例如线性回归或逻辑回归中的系数。
模型超参数：这些是模型外部的配置，必须手动设置，不能通过数据估计得到，例如K近邻分析中的K值和学习率（learning_rate）。
调参是一个迭代过程，通常需要多次尝试不同的参数组合，并使用验证集或交叉验证来评估模型的性能，以找到最佳的参数设置