在机器学习中，模型验证是一个关键步骤，它帮助评估模型的泛化能力。交叉验证是其中一种常用的方法，它通过将数据集分成多个子集，然后在这些子集上轮流进行训练和验证，从而减少模型评估的偏差。在进行交叉验证时，数据的随机性是一个重要因素，适当的数据洗牌可以确保每个子集都能代表整个数据集。此外，交叉验证也与模型选择紧密相关，它可以用来评估不同模型的性能，从而选择最佳的模型。
排列测试是一种评估模型性能的方法，它通过计算在随机排列目标变量时模型的性能，来评估模型预测的显著性。这种方法可以帮助理解模型预测的准确性是否超过了随机猜测。
参数调优是提高模型性能的另一个关键步骤。网格搜索是一种穷举式的参数搜索方法，它通过遍历所有可能的参数组合来寻找最优参数。随机参数优化是一种更高效的搜索方法，它通过随机选择参数组合来减少搜索空间。连续减半搜索是一种动态的参数搜索方法，它通过逐步减少候选参数的数量来寻找最优参数。在进行参数搜索时，有一些技巧可以帮助更有效地找到最优参数，例如使用更小的数据子集进行初步搜索，或者使用更高效的搜索算法。
除了暴力搜索方法，还有一些替代方案可以用于参数搜索，例如基于梯度的优化方法，或者使用贝叶斯优化等。这些方法可以更有效地搜索参数空间，从而找到最优参数。
在分类问题中，决策阈值是一个重要的参数，它决定了模型如何将预测结果转换为最终的类别标签。后调优决策阈值是一种方法，它在模型训练完成后，根据验证集的性能来调整决策阈值，从而提高模型的预测性能。这种方法可以帮助更准确地控制模型的预测结果，使其更符合实际需求。
评估指标是量化模型预测质量的重要工具。评分参数定义了模型评估的规则，它决定了如何根据模型的预测结果来计算评估指标。在分类问题中，常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。在多标签排名问题中，评估指标可能包括平均精度等。在回归问题中，常用的评估指标包括均方误差、平均绝对误差等。在聚类问题中，评估指标可能包括轮廓系数等。此外，还有虚拟估计器，它们提供了评估指标的基线性能。