要选择合适的参数以优化Heygen算法的性能，可以考虑以下几个方面：
调整迭代次数：根据数据集的大小和复杂度，调整迭代次数以达到收敛的效果，避免过拟合或欠拟合。
调整学习率：学习率的选择直接影响着算法的收敛速度和性能表现。可以尝试不同的学习率来找到最优的值。
调整正则化参数：正则化参数可以控制模型的复杂度，过大或过小的正则化参数都会影响算法的性能。
特征选择：根据问题的特点，选择合适的特征来训练模型，可以减少特征的维度和噪声，提高算法性能。
数据预处理：对数据进行归一化、标准化、缺失值填充等预处理操作，可以提高算法的性能。
交叉验证：使用交叉验证来评估算法的性能，可以避免过拟合和欠拟合，选择最优的参数组合。
综上所述，选择合适的参数组合以优化Heygen算法的性能需要结合实际问题和数据集的特点，通过实验和调优来找到最优的参数组合。
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