Descripción: La búsqueda aleatoria de hiperparámetros es un método utilizado en el campo del aprendizaje automático para optimizar modelos ajustando sus hiperparámetros. A diferencia de la búsqueda en cuadrícula, que evalúa todas las combinaciones posibles de hiperparámetros en un espacio definido, la búsqueda aleatoria selecciona aleatoriamente combinaciones de hiperparámetros dentro de un rango especificado. Este enfoque permite explorar el espacio de hiperparámetros de manera más eficiente, ya que no se limita a una cuadrícula predefinida y puede descubrir configuraciones que podrían no ser evidentes en una búsqueda sistemática. La búsqueda aleatoria es especialmente útil cuando el espacio de hiperparámetros es grande y complejo, así como en conjuntos de datos que presentan variabilidad, ya que puede reducir significativamente el tiempo de computación necesario para encontrar una configuración óptima. Además, este método puede ser más efectivo en términos de rendimiento, ya que permite una mayor diversidad en las combinaciones probadas, lo que puede llevar a mejores resultados en el rendimiento del modelo. En resumen, la búsqueda aleatoria de hiperparámetros es una técnica valiosa en la optimización de modelos de aprendizaje automático, facilitando la identificación de configuraciones que maximizan la precisión y eficiencia del modelo.
