🔬 HIPERPARÁMETROS: Tuneando tu Modelo ML

🔬 Piénsalo así: Los hiperparámetros son como los diales de un horno. Para hornear el pastel perfecto (tu modelo), necesitas ajustar temperatura (n_estimators), tiempo (max_depth), humedad (min_samples_leaf). El Grid Search prueba cada combinación posible ” preciso pero lento. El Random Search samplea al azar ” sorprendentemente eficiente. El Bayesian (Optuna) es el experto que recuerda qué combinaciones funcionaron mejor y dirige la búsqueda inteligentemente. Para series de tiempo, siempre usa TimeSeriesSplit, no cross-validation tradicional ” de lo contrario cometerás look-ahead bias.