Descripción: La Búsqueda Aleatoria CV es un método de optimización de hiperparámetros que se utiliza en el ámbito del aprendizaje automático y la estadística. Este enfoque consiste en seleccionar aleatoriamente un número determinado de combinaciones de hiperparámetros de un espacio de búsqueda definido y evaluarlas mediante validación cruzada. A diferencia de la búsqueda en cuadrícula, que evalúa todas las combinaciones posibles de hiperparámetros, la búsqueda aleatoria permite explorar el espacio de parámetros de manera más eficiente al centrarse en un subconjunto aleatorio. Esto puede resultar en una optimización más rápida y efectiva, especialmente en espacios de hiperparámetros grandes y complejos. La validación cruzada se utiliza para garantizar que las evaluaciones de rendimiento sean robustas y generalizables, minimizando el riesgo de sobreajuste. Este método es particularmente útil cuando se dispone de un tiempo limitado para la optimización o cuando se busca un equilibrio entre la precisión del modelo y la eficiencia computacional. En resumen, la Búsqueda Aleatoria CV es una técnica valiosa para mejorar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático al permitir una exploración más flexible y menos exhaustiva del espacio de hiperparámetros.
