Bootstrap Sampling (Muestreo Bootstrap)

Se refiere a un método estadístico utilizado frecuentemente en machine learning para realizar estimaciones o validar modelos.

Consiste en generar subconjuntos de datos a partir de una muestra inicial mediante muestreo con reemplazo, lo que significa que un mismo dato puede ser seleccionado más de una vez en un subconjunto.

Este enfoque permite simular múltiples escenarios a partir de un único conjunto de datos, facilitando la evaluación de la estabilidad y robustez de los modelos entrenados.

Es ampliamente usado en técnicas como Bagging (Bootstrap Aggregating) y en algoritmos como Random Forest, ya que fomenta la diversidad en los modelos al entrenarlos con datos ligeramente diferentes.

El muestreo bootstrap es especialmente valioso cuando el acceso a grandes volúmenes de datos es limitado, ya que maximiza el uso de la información disponible para análisis y predicción.