Ensamble de algoritmos (Algorithm Ensemble)

Es una técnica utilizada en machine learning que combina la salida de múltiples algoritmos o modelos individuales con el objetivo de mejorar el rendimiento general del sistema.

La premisa principal es que distintos algoritmos pueden capturar distintos patrones en los datos, y su combinación reduce errores y sesgos asociados a un único modelo.

Existen diferentes métodos para implementar esta técnica, entre los más reconocidos están el *bagging*, *boosting* y *stacking*, que utilizan enfoques distintos para seleccionar y combinar los modelos.

El resultado de esta estrategia suele ser un sistema más robusto, preciso y generalizable, especialmente útil en problemas complejos o conjuntos de datos ruidosos.

Es ampliamente utilizado en aplicaciones como clasificación, regresión y detección de anomalías, entre otras áreas del aprendizaje automático.