machine-learning - 选择正确的预测模型

我是机器学习的初学者，并且已经学习了模型背后的基础知识。在处理了一些数据集之后，我可能有一个非常基本/愚蠢的问题：

在查看数据集后，如何选择最合适的模型。我在这里主要谈论分类问题（一些模型是 SVM、KNN 等）。我的假设是这必须在数据可视化期间完成，但对于像我这样的初学者来说，最好的方法是什么？

到目前为止，我正在尝试在调整超参数后拟合各种模型，然后交叉验证它们并使用得分最高的模型。但是，我认为这不是解决问题的正确方法，是吗？

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