在Python中，调整机器学习模型参数通常使用以下几种方法：
手动调参
通过不断尝试不同的参数组合来找到最佳参数。
网格搜索（Grid Search）
使用`GridSearchCV`类，事先定义参数网格，然后对每个参数组合进行模型拟合和交叉验证。
随机搜索（Random Search）
使用`RandomizedSearchCV`类，随机选择参数组合进行模型拟合和交叉验证。
贝叶斯优化
使用贝叶斯优化算法，如`BayesianOptimization`，通过构建概率模型来选择参数。
进化算法优化
使用进化算法，如遗传算法，通过模拟自然选择过程来优化参数。
基于元学习的参数优化
使用元学习方法，如`Meta Learning`，通过学习已有知识来优化新任务的参数。
基于迁移学习的参数优化
使用迁移学习方法，如`Transfer Learning`，通过利用已有知识来优化新任务的参数。
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
X = np.random.rand（100, 4）
y = np.random.randint（0, 2, 100）
创建随机森林分类器实例
clf = RandomForestClassifier（）
定义要搜索的参数网格
param_grid = {
'n_estimators': [10, 50, 100],
'max_depth': [None, 10, 20],
'min_samples_split': [2, 5, 10]
}
使用GridSearchCV进行参数调优
grid_search = GridSearchCV（clf, param_grid, cv=5）
grid_search.fit（X, y）
输出最佳参数组合
print（"Best parameters found: ", grid_search.best_params_）
对于深度学习模型，你可以使用类似的方法，但需要选择合适的优化器，如`Adam`、`RMSprop`等，并调整其参数，如学习率和动量。