麻雀搜索算法的自动调参能力，搭配 XGBoost，效果还挺惊喜的。用的是 MATLAB 实现，核心逻辑不复杂：先是初始化麻雀群，通过适应度函数评估，再一步步更新位置来找最优组合，整个流程跑得挺顺。重点是把 XGBoost 里头比较影响性能的那几个参数——迭代次数、最大深度、学习率，都交给算法自动优化了，省了不少事。

5 折交叉验证也安排上了，主要是为了提升泛化能力，防止模型在训练集上表现不错但一上线就翻车。参数范围怎么定、交叉验证折数怎么选，文章里都有说，蛮贴心的。还有一点，麻雀搜索比粒子群啥的，收敛速度快不少，调参时候的体验还挺顺。

适合你在做分类任务、尤其数据量比较大的时候试一试。比如说用 XGBoost 做用户行为预测、文本分类那类任务，靠手动调参太吃力，SSA 刚好能接管这些机械的事儿。代码也给得比较全，MATLAB 那边复制改改就能跑。

另外想多了解麻雀搜索算法或者 XGBoost 调参细节的，可以顺带看看这些：

如果你正好想搞点自动化调参，又熟 MATLAB，那这篇文章还挺值得一看。