Descripción: El Método de Subespacio es un enfoque que optimiza hiperparámetros en un espacio de dimensión reducida. Este método se basa en la idea de que, en muchos problemas de optimización, el espacio de búsqueda puede ser extremadamente grande y complejo, lo que dificulta la identificación de la mejor configuración de hiperparámetros. Al reducir la dimensionalidad del espacio de búsqueda, el Método de Subespacio permite explorar de manera más eficiente y efectiva las combinaciones de hiperparámetros. Este enfoque se apoya en técnicas matemáticas y estadísticas que identifican subespacios relevantes donde es más probable encontrar soluciones óptimas. La reducción de dimensiones no solo acelera el proceso de optimización, sino que también puede mejorar la generalización del modelo al evitar el sobreajuste. En resumen, el Método de Subespacio es una herramienta poderosa en la optimización de hiperparámetros, facilitando la búsqueda de configuraciones que maximicen el rendimiento de modelos de aprendizaje automático y otros algoritmos complejos.
