Bagging Classifier (Clasificador de Bagging)

Es un método de aprendizaje automático basado en la técnica de ensamblado, cuyo objetivo principal es mejorar la precisión y reducir la varianza del modelo.

Funciona generando múltiples subconjuntos de datos a partir de los datos de entrenamiento originales mediante muestreo con reemplazo.

Cada subconjunto es utilizado para entrenar un modelo base independiente, que suele ser un clasificador simple como un árbol de decisión.

Los modelos entrenados trabajan en conjunto para realizar predicciones, combinando sus resultados a través de métodos como el voto mayoritario en clasificación o la media en regresión.

Al incorporar la diversidad de los modelos entrenados y reducir la susceptibilidad al sobreajuste, esta técnica suele ofrecer un desempeño más robusto y estable frente a conjuntos de datos complejos.