Descripción: La búsqueda en cuadrícula es una técnica de optimización de hiperparámetros que se utiliza para encontrar la mejor combinación de parámetros en modelos de aprendizaje automático. Esta metodología implica la exploración exhaustiva de un espacio de hiperparámetros predefinido, donde se especifican rangos y valores discretos para cada hiperparámetro. A través de esta técnica, se evalúan todas las combinaciones posibles de los hiperparámetros seleccionados, lo que permite identificar la configuración que maximiza el rendimiento del modelo. La búsqueda en cuadrícula es especialmente útil en situaciones donde el número de hiperparámetros es relativamente pequeño, ya que el número de combinaciones crece exponencialmente con cada parámetro adicional. Aunque es un enfoque simple y fácil de implementar, su principal desventaja es que puede ser computacionalmente costoso, ya que requiere entrenar el modelo para cada combinación de hiperparámetros. Sin embargo, su exhaustividad garantiza que se consideren todas las opciones posibles, lo que puede resultar en un modelo más optimizado y preciso. En resumen, la búsqueda en cuadrícula es una herramienta valiosa en el arsenal de técnicas de optimización de hiperparámetros, proporcionando un enfoque sistemático para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.
