Ajuste de Hiperparámetros

Es el proceso mediante el cual se seleccionan los valores óptimos para los hiperparámetros de un modelo de aprendizaje automático.

Los hiperparámetros son configuraciones predefinidas que controlan el comportamiento del algoritmo y no se ajustan automáticamente durante el entrenamiento del modelo.

Este ajuste es crucial para mejorar el rendimiento y la precisión del modelo, ya que los hiperparámetros influyen directamente en su capacidad de generalización.

Se realiza utilizando técnicas como la búsqueda en cuadrícula (Grid Search), la búsqueda aleatoria (Random Search) o la optimización bayesiana, entre otras.

Un ajuste inadecuado puede llevar a un modelo subentrenado (underfitting) o sobreentrenado (overfitting), afectando negativamente los resultados.