Descripción: El espacio de búsqueda de hiperparámetros se refiere al rango de valores sobre los cuales se optimizan los hiperparámetros en un modelo de aprendizaje automático. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento del modelo y que influyen en su rendimiento. Este espacio puede ser un conjunto discreto de valores, como en el caso de la cantidad de árboles en un bosque aleatorio, o un rango continuo, como la tasa de aprendizaje en un algoritmo de optimización. La elección adecuada de los hiperparámetros es crucial, ya que un ajuste inadecuado puede llevar a un sobreajuste o subajuste del modelo, afectando su capacidad para generalizar a nuevos datos. La exploración de este espacio se realiza a menudo mediante técnicas como la búsqueda aleatoria, la búsqueda en cuadrícula o métodos más avanzados como la optimización bayesiana. La complejidad del espacio de búsqueda puede aumentar significativamente con el número de hiperparámetros, lo que hace que la optimización sea un desafío. Por lo tanto, entender y definir correctamente el espacio de búsqueda es fundamental para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático efectivos y eficientes.
