Búsqueda en la cuadrícula

La búsqueda de rejilla (también conocida como búsqueda de hiperparámetros o ajuste de parámetros) es una técnica de ajuste de algoritmos utilizada para identificar la combinación óptima de hiperparámetros que se utilizarán en un modelo de aprendizaje automático. Es un tipo de búsqueda exhaustiva, en la que se evalúan y comparan todas las combinaciones posibles de hiperparámetros para seleccionar el modelo de mejor rendimiento.

El objetivo de la búsqueda en cuadrícula es optimizar los hiperparámetros y maximizar la precisión del modelo. Funciona creando una cuadrícula de múltiples valores de hiperparámetros y recorriéndola sistemáticamente de uno en uno para determinar la combinación óptima de hiperparámetros. En cada paso, el algoritmo evalúa un único punto de la cuadrícula de hiperparámetros para encontrar la mejor combinación de hiperparámetros que mejore el rendimiento del modelo.

La búsqueda de cuadrícula es un tipo de búsqueda de fuerza bruta, lo que significa que se prueban todas las combinaciones posibles de hiperparámetros, en lugar de intentar valorarlas y evaluarlas de forma más precisa. Es el método más sencillo de optimización de hiperparámetros porque no requiere mucho tiempo de cálculo. Sin embargo, puede llevar mucho tiempo y es apropiado sobre todo si el número de valores de los hiperparámetros no es demasiado grande.

La búsqueda de cuadrícula es un método popular de ajuste de hiperparámetros, especialmente para máquinas de vectores soporte y otros clasificadores. Se suele utilizar en modelos de aprendizaje automático sencillos, como las máquinas de vectores soporte y los modelos de bosque aleatorio, para ajustar estos modelos y mejorar su precisión y rendimiento.

La búsqueda en malla puede implementarse en librerías populares de aprendizaje automático como Scikit-Learn y TensorFlow para Python, Caret para R y mlr para R/Python/Julia.