¿Qué mecanismo de tuning de modelo usar?

Para el ajuste de modelos de aprendizaje automático, generalmente se utilizan los siguientes mecanismos:

• Búsqueda en cuadrícula (Grid Search) — prueba combinaciones de hiperparámetros en una cuadrícula definida.
• Búsqueda aleatoria (Random Search) — selección aleatoria de combinaciones de hiperparámetros, que a menudo es más eficiente cuando hay muchos parámetros.
• Optimización bayesiana — un enfoque más inteligente que utiliza resultados previos para seleccionar la siguiente combinación.
• Ajuste manual — basado en la experiencia y análisis de resultados.

Ejemplo usando Grid Search en Python (scikit-learn):

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'max_depth': [None, 10, 20],
}

model = RandomForestClassifier()
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

print(grid_search.best_params_)

La elección del método depende de la tarea, el volumen de datos y los recursos disponibles.