均方根误差判别，返回均方根误差。怎么通过交叉验证调整超参数

均方根误差（RMSE）是评估回归模型的一种常用指标，计算方法为将预测值与真实值之间的差异平方，然后取平均值并计算平方根。

为了通过交叉验证调整超参数，可以采用以下步骤：

1. 将数据集分成训练集和验证集。
2. 定义超参数的范围，并使用网格搜索或随机搜索算法搜索最佳超参数组合。
3. 在每个超参数组合上，在训练集上拟合模型，并在验证集上计算均方根误差。
4. 对于每个超参数组合，计算其在所有验证集上的均方根误差的平均值作为该组合的性能指标。
5. 选择具有最佳性能指标的超参数组合，并在整个训练集上重新拟合模型。
6. 使用最佳模型在测试集上进行评估。

通过交叉验证调整超参数可以帮助我们找到最佳的超参数组合，从而提高模型的性能。