选择适合的代码训练工具是确保高效、准确训练的关键。以下是选择代码训练工具时应考虑的几个关键因素：
明确训练目标
确定你的训练目标是分类、回归、聚类还是其他类型，选择相应的模型架构。
数据特性
考虑数据集的大小、维度、特征类型和数据分布。大数据集可能更适合深度学习模型，而小数据集可能更适合决策树等轻量级模型。
计算资源
根据可用的计算资源(如GPU、TPU、内存等)选择模型架构。深度学习模型通常需要更多的计算资源，而传统机器学习模型则对资源的需求较低。
模型复杂度
考虑模型的复杂度和过拟合的风险。简单模型可能更容易过拟合，而复杂模型可能需要更多的数据来避免过拟合。
