Optimización de hiperparámetros en métodos de clasificación mediante microalgoritmos genéticos

Abstract

El presente estudio analiza la aplicación de microalgoritmos genéticos en la optimización de hiperparámetros para métodos de clasificación supervisada. El objetivo principal es evaluar si el uso del microalgoritmo genético mejora el desempeño de estos métodos en términos de precisión y tiempo de optimización, en comparación con sus versiones no optimizadas. Para llevar a cabo la evaluación, se seleccionaron distintos métodos de clasificación y se analizaron en dos versiones: Sin optimización y optimizados. En primer lugar, se implementaron y evaluaron los modelos sin ajustes para establecer una línea base de desempeño. Posteriormente, se aplicó el microalgoritmo genético con el fin de ajustar los valores de sus hiperparámetros y comparar los resultados obtenidos en términos de precisión y tiempo de entrenamiento. Los resultados muestran que la aplicación del microalgoritmo genético incrementa significativamente la precisión promedio en varios conjuntos de datos. Estas evidencias sugieren que su uso tiene un alto potencial para mejorar la efectividad de los modelos de clasificación.