Aunque los hiperparámetros actuales utilizados en Model Screening no son malos, en su mayor parte, descubrí que para muchos de los problemas que probé, algunos modelos no funcionan muy bien. Tengo que ejecutarlos individualmente para ajustar los hiperparámetros.
Por ejemplo, en base a árboles, generalmente tengo que ajustar las divisiones máximas, la frecuencia de muestreo, la cantidad de términos muestreados y la división de tamaño mínimo.
