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随着人工智能技术的不断发展，股票价格预测成为了金融领域的一个重要研究方向。为了提高预测的准确性，超参数调优方法和工具的应用显得尤为重要。本文将对股票价格预测中的超参数调优方法与工具进行对比分析。一、超参数调优方法在股票价格预测中，常用的超参数调优方法主要包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化算法以及梯度下降等。这些方法都有其特点和适用场景。1. 网格搜索：网格搜索是一种基础的超参数调优方法，它通过遍历给定的参数空间，找到最优的超参数组合。然而，这种方法需要消耗大量的计算资源，特别是当参数空间较大时。2. 随机搜索：随机搜索方法通过随机采样超参数组合来进行调优，其效率相对较高，但可能无法找到全局最优解。3. 贝叶斯优化算法：贝叶斯优化算法...