多くの機械学習アルゴリズムはハイパーパラメータと呼ばれる設定値を変更することで性能が大きく変化します．
最適な設定値を見つけるためにグリッドサーチ（Grid search）と呼ばれる手法がよく用いられます．
ハイパーパラメータをどの程度変化させるかはMALSSが自動で決定しますが，あとで結果を見ながら手動で調整を行うことができます．
最も性能の良いハイパーパラメータの組合せにおいて，あるハイパーパラメータの値が変化幅の境界値であった場合，そのハイパーパラメータの境界値をもう少し大きく（または小さく）することで，モデルの性能を向上させられることがあります．