有许多方法可以自动优化超参数，例如您链接的文章简要讨论的 GridSearch 和 RandomSearch。

选择其中一个的主要原因是，如果您想要最好的参数，并且不在乎获得它们需要多长时间：选择GridSearch。另一方面，如果您不希望优化花费很长时间，但仍想要一些好的参数，那么请使用RandomSearch。

scikit-learn 中的这两个实现并不完全是“高级包”，但它们可以为 sckit-learn 中的任何模型（随机森林、MLPClassifiers 等）完成工作。Emre 的评论还有一些非常酷的高级软件包，它们与 scikit-learn 或 TensorFlow 兼容。

如果您想进行贝叶斯优化，OPTUNA 将是您的最佳选择。与 HyperOpt 相比，它有几个优点。