Descripción: La selección de parámetros es el proceso de elegir los mejores parámetros para un modelo de un conjunto de candidatos. Este proceso es crucial en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que los parámetros seleccionados pueden influir significativamente en el rendimiento del modelo. Los parámetros son configuraciones que determinan cómo se comporta un algoritmo, y su correcta elección puede llevar a una mejora notable en la precisión y eficiencia del modelo. La selección de parámetros implica evaluar diferentes combinaciones de estos valores, utilizando técnicas como la validación cruzada, donde el modelo se entrena y se prueba en diferentes subconjuntos de datos. Este enfoque permite identificar qué combinación de parámetros produce los mejores resultados en términos de precisión, recall y otras métricas de rendimiento. La selección de parámetros no solo se limita a los hiperparámetros del modelo, sino que también puede incluir aspectos como la elección de características y la configuración del preprocesamiento de datos. En un entorno donde los datos son cada vez más complejos y voluminosos, la selección adecuada de parámetros se convierte en una tarea esencial para optimizar el rendimiento de los modelos y garantizar que sean robustos y generalizables a nuevos datos.
