要選擇合適的參數以優化Heygen算法的性能，可以考慮以下幾個方面：
調整迭代次數：根據數據集的大小和復雜度，調整迭代次數以達到收斂的效果，避免過擬合或欠擬合。
調整學習率：學習率的選擇直接影響著算法的收斂速度和性能表現。可以嘗試不同的學習率來找到最優的值。
調整正則化參數：正則化參數可以控制模型的復雜度，過大或過小的正則化參數都會影響算法的性能。
特征選擇：根據問題的特點，選擇合適的特征來訓練模型，可以減少特征的維度和噪聲，提高算法性能。
數據預處理：對數據進行歸一化、標準化、缺失值填充等預處理操作，可以提高算法的性能。
交叉驗證：使用交叉驗證來評估算法的性能，可以避免過擬合和欠擬合，選擇最優的參數組合。
綜上所述，選擇合適的參數組合以優化Heygen算法的性能需要結合實際問題和數據集的特點，通過實驗和調優來找到最優的參數組合。
