Descripción: La búsqueda de ajuste es un método utilizado para explorar el espacio de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento del modelo y que pueden influir significativamente en su rendimiento. La búsqueda de ajuste permite identificar la combinación óptima de estos hiperparametros, lo que puede mejorar la precisión y la eficacia del modelo. Este proceso implica la evaluación sistemática de diferentes configuraciones, utilizando métricas de rendimiento para determinar cuál es la más efectiva. Existen varios enfoques para llevar a cabo la búsqueda de ajuste, incluyendo la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula y métodos más avanzados como la optimización bayesiana. Cada uno de estos métodos tiene sus propias características y ventajas, permitiendo a los investigadores y desarrolladores seleccionar el que mejor se adapte a sus necesidades y recursos. La búsqueda de ajuste es fundamental en el desarrollo de modelos robustos y confiables, ya que un ajuste inadecuado de los hiperparámetros puede llevar a un sobreajuste o a un rendimiento subóptimo del modelo en datos no vistos.
