# Slide 13 — Hyperparameter Analysis (Correlations) (~1 minute)

**What to say:**

"Aquí vemos las correlaciones de Pearson y la importancia relativa de cada hiperparámetro de forma visual.

En el gráfico de correlación, los valores positivos — como use_doc_unwarping con +0.88 — indican que aumentar el parámetro incrementa el CER, es decir, empeora el rendimiento. Los valores negativos — como use_doc_orientation_classify con -0.71 — indican que activarlos reduce el error.

En el gráfico de importancia relativa, se confirma la jerarquía: los parámetros booleanos — las decisiones de arquitectura del pipeline — acumulan la mayor parte de la varianza explicada, mientras que los umbrales numéricos contribuyen de forma secundaria.

Esto tiene una implicación práctica directa: al optimizar un sistema OCR, primero hay que decidir correctamente qué módulos activar, y solo después ajustar los umbrales de sensibilidad."

**Tips:**
- Point to specific bars in the charts as you mention each parameter
- Keep it visual — let the charts speak
- The practical implication at the end is important for the tribunal
