双模调模是一种使用两组数据来进行模型调参的方法，可以提高模型泛化能力和性能。以下是双模调模的一般步骤：
1. 数据准备：准备两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集。两组数据尽量相似，但不能完全相同。
2. 构建模型：选择适用于问题的机器学习或深度学习算法，并构建初始模型。
3. 调参方法选择：选择合适的调参方法，常见的方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。
4. 第一次调参：使用训练集对模型进行第一次调参，根据指标评估模型性能。
5. 模型性能评估：使用测试集对第一次调参后的模型进行评估，得到第一次调参的性能指标。
6. 第二次调参：根据第一次调参的结果，进一步优化模型参数，继续进行调参。
7. 模型性能评估：使用测试集对第二次调参后的模型进行评估，得到第二次调参的性能指标。
8. 继续调参和评估：根据模型性能指标，进行多次迭代调参和性能评估，直至达到满意的模型性能。
9. 模型验证：使用验证集对最终调参后的模型进行验证，确保模型的性能稳定。
10. 模型使用：根据验证集的结果选择最终的模型，使用该模型进行预测和应用。
需要注意的是，双模调模中的两组数据应尽量相似，但不能完全相同，以避免过拟合。此外，调参过程中需要合理选择调参方法和评估指标，以及确定终止的条件。
