一家银行使用带有内置XGBoost算法的SageMaker，并运行了一个以验证准确性为目标的贝叶斯自动超参数调优作业。目前部署的模型准确性为75%。银行给了机器学习专家一天时间来提高生产准确性。在这一天内，最快的方法是什么？

热启动超参数调优（Warm Start HPO）是提高模型准确性最快的方法。它允许您在之前的调优作业结果的基础上继续搜索，利用了之前已发现的最佳超参数组合，从而节省了时间和计算资源，并能更快地找到更好的模型。增量训练适用于模型需要适应新数据的情况，而不是优化超参数。使用AUC或F1分数作为目标指标，或增加训练作业数量，都需要从头开始进行新的调优作业，这会耗费更多时间，不符合“最快”的要求。