Descripción: El Método de Ajuste es un enfoque utilizado para optimizar los 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 método busca encontrar la combinación óptima de estos parámetros para mejorar la precisión y la eficacia del modelo. A través de técnicas como la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria o la optimización bayesiana, el Método de Ajuste evalúa diferentes configuraciones de hiperparámetros, midiendo su impacto en el rendimiento del modelo mediante métricas específicas, como la precisión o la puntuación F1. La importancia de este método radica en su capacidad para mejorar la generalización del modelo, evitando el sobreajuste y asegurando que el modelo se desempeñe bien en datos no vistos. En un entorno donde los datos son cada vez más complejos y variados, el Método de Ajuste se convierte en una herramienta esencial para los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático, permitiendo la creación de modelos más robustos y eficientes.
