模型優(yōu)化軟件是一種用于幫助用戶優(yōu)化和改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的軟件工具。這些軟件通常提供了一些高級功能，如自動特征選擇、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型評估和可視化等。以下是一些常用的模型優(yōu)化軟件：

1. TensorFlow：TensorFlow是一個開源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，提供了許多用于模型優(yōu)化的工具，如Optimization Toolbox和AutoML。

2. PyTorch：PyTorch也是一個流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它提供了一個名為Optimizer的模塊，可以幫助用戶進(jìn)行模型優(yōu)化。

3. Keras：Keras是一個基于Python的高級API，用于構(gòu)建、訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型。它也提供了一些用于模型優(yōu)化的內(nèi)置功能，如自動特征選擇和超參數(shù)調(diào)整。

4. AutoML：AutoML是一個自動化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，它提供了一系列的工具，如自動特征選擇、超參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型評估，以幫助用戶優(yōu)化的模型。

5. Scikit-learn：雖然Scikit-learn不是一個專門的模型優(yōu)化軟件，但它提供了一些用于模型評估和驗(yàn)證的工具，如GridSearchCV和RandomizedSearchCV，可以用于自動特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。

6. XGBoost：XGBoost是一個快速、高效的梯度提升算法庫，它提供了一些用于模型優(yōu)化的功能，如自動特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。

7. LightGBM：LightGBM是一個基于Python的高效梯度提升算法庫，它提供了一些用于模型優(yōu)化的功能，如自動特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。

8. SHAP：SHAP是一個用于解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型的庫，它提供了一些用于模型優(yōu)化的功能，如自動特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。

這些軟件工具可以幫助用戶更輕松地優(yōu)化和改進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從而提高模型的性能和準(zhǔn)確性。