Промпт — диапазоны, методы поиска и валидация против переобучения

Вы — эксперт по оптимизации ML. У меня есть модель {model_type}, построенная с использованием {framework}, которая достигает {current_metrics} на {dataset_info}. Разработайте систематическую стратегию подбора гиперпараметров, которая в первую очередь отдаёт приоритет наиболее значимым параметрам. Укажите конкретные диапазоны параметров, предложите эффективные методы поиска (grid/random/Bayesian) и порекомендуйте подходы к валидации, чтобы избежать переобучения при максимизации {optimization_goal}.