Al ajustar un modelo de conjunto basado en árboles con AUC como objetivo, ¿qué visualización ayuda a decidir cómo ajustar un rango de hiperparámetros (por ejemplo, la profundidad máxima del árbol) para reducir el tiempo y el costo de entrenamiento?

Un diagrama de dispersión que muestra la relación entre la profundidad máxima del árbol y la métrica objetivo (AUC en este caso) es la herramienta más directa para optimizar hiperparámetros. Permite visualizar cómo los cambios en la profundidad del árbol impactan el rendimiento del modelo, identificando el punto óptimo donde el AUC es máximo o se estabiliza, evitando así entrenamientos innecesarios con valores extremos de profundidad. Las otras opciones son menos relevantes para este objetivo: un histograma de características no ayuda a ajustar hiperparámetros del modelo; un diagrama t-SNE es útil para la visualización de datos de alta dimensión, no para la optimización de hiperparámetros; y un diagrama de dispersión de la métrica objetivo en las iteraciones de entrenamiento muestra la convergencia, no la relación entre un hiperparámetro específico y el rendimiento final.