Curso de machine learning 2026 - Curso ML 2026 #14 | GridSearchCV explicado fácil y sin humo

Cuando ya tienes varios modelos que parecen funcionar bien, el siguiente paso es afinarlos correctamente ajustando sus hiperparámetros. En lugar de hacerlo manualmente, lo cual es lento y poco eficiente, puedes usar herramientas como Scikit-Learn que automatizan este proceso mediante técnicas como Grid Search. Esta técnica consiste en definir un conjunto de valores posibles para cada hiperparámetro y evaluar todas las combinaciones utilizando validación cruzada, lo que permite medir el rendimiento del modelo de forma más confiable. Una ventaja importante es que puedes ajustar tanto el modelo como las etapas de preprocesamiento dentro de un pipeline, lo que es clave porque ambos influyen directamente en el resultado final. Durante este proceso, el modelo se entrena múltiples veces, una por cada combinación de parámetros y por cada partición de los datos, lo que puede implicar un alto costo computacional. Sin embargo, este enfoque permite identificar de manera sistemática la mejor configuración posible. Al finalizar, se obtiene el conjunto óptimo de hiperparámetros y un modelo que ha sido reentrenado con todos los datos disponibles, logrando así un mejor desempeño y una mayor capacidad de generalización. Material de apoyo: Leer los siguientes temas del capitulo 2 del libro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch - Aurélien Géron * Fine-Tune Your Model - Grid Search 🔗 Suscripciones 👉 https://www.youtube.com/channel/UCpqqJGMaVEmyinn1J-DhnYg/join 💬 Discord 👉 https://discord.com/users/pildorasdeprogramacion 📸 Instagram 👉 https://www.instagram.com/pildoras_de_programacion/ 🎵 TikTok 👉 https://www.tiktok.com/@pil_programacion?lang=en 📘 Facebook 👉 https://www.facebook.com/pilprogramacion 📺 YouTube 👉 https://www.youtube.com/@pildorasdeprogramacion 🔔 ¡Suscríbete y activa la campanita para no perderte futuros lives! 🔴 ¡Nos vemos en el live! 🚀🐳