机器学习中的模型选择方法包括 交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化等。
其中，交叉验证是一种常见的模型选择方法，它可以对数据集进行多次划分，每次划分生成一个训练集和一个验证集，然后使用训练集训练模型，在验证集上进行性能评估，最终选取平均性能最好的模型作为最终模型。
网格搜索是一种通过遍历所有可能的参数组合来选择最佳模型的方法。它可以将所有可能的参数组合排列成一个网格，对每个参数组合进行评估并选择性能最佳的模型。
贝叶斯优化是一种优化方法，它通过在先验概率上定义一个高斯过程模型来探索参数空间，并在每次迭代中选择下一个最有可能提高性能的参数组合来更新模型。这种方法可以比网格搜索更有效地探索参数空间。
除了上述方法之外，还有一些其他的模型选择方法，如 随机搜索、遗传算法等。这些方法的具体实现和效果可能与数据集和模型类型有关。