Descripción: La optimización jerárquica es un enfoque de optimización que organiza los hiperparámetros en una jerarquía, permitiendo una búsqueda más estructurada y eficiente en el espacio de parámetros. Este método se basa en la idea de que ciertos hiperparámetros pueden influir en otros, lo que permite establecer relaciones de dependencia y priorizar la optimización de aquellos que tienen un impacto más significativo en el rendimiento del modelo. Al estructurar los hiperparámetros de esta manera, se pueden realizar ajustes más informados y dirigidos, lo que puede resultar en una convergencia más rápida hacia soluciones óptimas. La optimización jerárquica es especialmente útil en contextos donde el número de hiperparámetros es elevado, ya que reduce la complejidad del proceso de búsqueda. Además, este enfoque puede facilitar la interpretación de los resultados, ya que permite identificar qué parámetros son más relevantes y cómo interactúan entre sí. En resumen, la optimización jerárquica no solo mejora la eficiencia del proceso de ajuste de hiperparámetros, sino que también proporciona una mayor comprensión de la dinámica de los modelos en general.
