Ensamblado de modelos

Es una técnica en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning que combina múltiples modelos base para mejorar la precisión, robustez y generalización en las predicciones.

Se basa en la idea de que la combinación de varias perspectivas puede compensar los errores individuales de los modelos, resultando en un sistema más sólido.

Existen múltiples enfoques, entre los que destacan el bagging, boosting y stacking, cada uno con estrategias específicas para entrenar y combinar los modelos.

Esta práctica es ampliamente utilizada en competiciones de machine learning y en aplicaciones del mundo real, donde la precisión y estabilidad del modelo son cruciales.

La diversidad de los modelos base es clave para maximizar los beneficios del ensamblado, ya que combinaciones de modelos altamente correlacionados pueden no aportar mejoras significativas.

El resultado final es generalmente una predicción ponderada o votada, dependiendo de la arquitectura del ensamblado, con el objetivo de reflejar un consenso colectivo.