Descripción: La búsqueda exhaustiva es un método de optimización de hiperparámetros que evalúa todas las combinaciones posibles de parámetros en un modelo de aprendizaje automático. Este enfoque se basa en la premisa de que, al probar cada combinación, se puede identificar la configuración que maximiza el rendimiento del modelo. La búsqueda exhaustiva es particularmente útil en situaciones donde el número de hiperparámetros y sus posibles valores es relativamente pequeño, lo que permite que el proceso de evaluación sea factible en términos de tiempo y recursos computacionales. Sin embargo, a medida que el número de hiperparámetros y sus valores posibles aumenta, la búsqueda exhaustiva puede volverse impracticable debido a la explosión combinatoria, lo que lleva a la necesidad de métodos más eficientes. A pesar de sus limitaciones, la búsqueda exhaustiva es valorada por su simplicidad y por garantizar que se exploren todas las opciones, lo que puede ser crucial en contextos donde se requiere una optimización precisa. Este método es especialmente popular en la fase de desarrollo de modelos, donde se busca establecer una base sólida antes de aplicar técnicas más avanzadas de optimización. En resumen, la búsqueda exhaustiva es una técnica fundamental en la optimización de hiperparámetros, proporcionando un enfoque directo y completo para la evaluación de configuraciones de modelos.
