Descripción: La optimización de modelos secuenciales es una estrategia que busca mejorar el rendimiento de modelos predictivos mediante la optimización de hiperparámetros. Esta técnica se basa en la construcción de un modelo que representa la función objetivo, es decir, la relación entre los hiperparámetros y el rendimiento del modelo. A través de este enfoque, se pueden explorar diferentes combinaciones de hiperparámetros de manera más eficiente que con métodos tradicionales, como la búsqueda aleatoria o la búsqueda en cuadrícula. La optimización de modelos secuenciales utiliza algoritmos como el de Bayesiano, que permite hacer inferencias sobre la función objetivo y seleccionar los hiperparámetros más prometedores en cada iteración. Este proceso iterativo no solo ahorra tiempo, sino que también puede conducir a mejores resultados al evitar la evaluación exhaustiva de todas las combinaciones posibles. La relevancia de esta técnica radica en su capacidad para manejar espacios de búsqueda complejos y costosos, lo que es especialmente útil en el contexto de modelos de aprendizaje automático donde el ajuste fino de hiperparámetros puede marcar una gran diferencia en el rendimiento final del modelo. En resumen, la optimización de modelos secuenciales es una herramienta poderosa para mejorar la eficacia de los modelos predictivos al permitir una búsqueda más inteligente y dirigida en el espacio de hiperparámetros.
