Iteraciones de Coarse to Fine

Ahora vas a visualizar la primera búsqueda aleatoria que se hizo, construir una rejilla más ajustada y revisar los resultados. Tendrás disponible:

• results_df: un DataFrame con la combinación de hiperparámetros y la accuracy resultante de los 500 ensayos. Solo se incluyen los hiperparámetros que ofrecieron mejores visualizaciones en el ejercicio anterior (max_depth y learn_rate).
• visualize_first(): esta función no recibe argumentos y mostrará cada hiperparámetro frente a la accuracy para tu primera búsqueda aleatoria.

Si quieres ver la definición de visualize_first() (o de visualize_second()), puedes ejecutar este código:

import inspect
print(inspect.getsource(visualize_first))