您已使用XGBoost、LightGBM和CatBoost构建了模型，并了解了它们的内部运作方式及优点。然而，这些强大算法的默认配置很少能为特定问题产生最佳结果。梯度提升模型的预测准确性、速度和泛化能力对其配置设置（即超参数 (parameter) (hyperparameter)）非常敏感。

本章提供了一份系统性指南，介绍如何在梯度提升的超参数空间中进行调整。我们将首先确定对于XGBoost、LightGBM和CatBoost等算法来说，哪些参数通常对性能影响最大。您将学习基础的调优技术，包括网格搜索和随机搜索，并了解它们的优点和局限性。

接着我们将介绍更高级、更高效的方法，具体是贝叶斯优化，并演示如何使用Optuna和Hyperopt等常用Python框架实现这些方法。我们将讨论组织调优过程的实用策略，从宏观调整到精细微调 (fine-tuning)，并结合可靠的交叉验证技术，以确保性能评估的准确性。完成本章后，您将掌握有效地调整梯度提升模型的知识和实践技能，以便在您的机器学习 (machine learning)任务中获得更好的结果。