Descripción: La búsqueda en cuadrícula CV es una técnica avanzada utilizada en la optimización de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático. Esta metodología combina la búsqueda en cuadrícula, que explora exhaustivamente un conjunto predefinido de hiperparámetros, con la validación cruzada, un enfoque que permite evaluar el rendimiento del modelo de manera más robusta. En lugar de simplemente dividir los datos en un conjunto de entrenamiento y otro de prueba, la validación cruzada implica dividir los datos en múltiples subconjuntos, o pliegues, y entrenar el modelo en diferentes combinaciones de estos pliegues. Esto proporciona una evaluación más precisa del rendimiento del modelo, ya que se minimiza el riesgo de sobreajuste a un conjunto de datos específico. La búsqueda en cuadrícula CV permite a los investigadores y desarrolladores identificar la mejor combinación de hiperparámetros que maximiza la precisión del modelo, optimizando así su rendimiento general. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde el espacio de búsqueda de hiperparámetros es grande y complejo, ya que permite una exploración sistemática y exhaustiva de las posibles configuraciones. En resumen, la búsqueda en cuadrícula CV es una herramienta esencial en el arsenal de técnicas de optimización de modelos, proporcionando un enfoque metódico y efectivo para mejorar la calidad de las predicciones en el aprendizaje automático.
