Descripción: El marco de hiperparámetros es un enfoque estructurado para gestionar la optimización de hiperparámetros en modelos de aprendizaje automático. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento del modelo y pueden influir significativamente en su rendimiento. Este marco permite a los investigadores y desarrolladores definir, organizar y ajustar estos parámetros de manera sistemática, facilitando la búsqueda de combinaciones óptimas que mejoren la precisión y eficiencia del modelo. Al implementar un marco de hiperparámetros, se pueden establecer criterios claros para la evaluación de diferentes configuraciones, lo que ayuda a evitar el sobreajuste y a mejorar la generalización del modelo. Además, este enfoque puede incluir técnicas como la validación cruzada y la búsqueda en cuadrícula o aleatoria, lo que permite explorar un espacio de hiperparámetros de manera más efectiva. En resumen, el marco de hiperparámetros es esencial para optimizar modelos de aprendizaje automático, asegurando que se utilicen las configuraciones más adecuadas para obtener resultados óptimos.
