Modelos Ensamblados

Conjunto de modelos de aprendizaje automático combinados para mejorar el rendimiento predictivo y la robustez de un sistema.

Se basa en la idea de que la integración de múltiples modelos puede superar las limitaciones de un modelo individual, aumentando la precisión y generalización.

Generalmente, los métodos más comunes para ensamblar modelos incluyen el promedio de predicciones, el apilamiento (stacking), el bagging y el boosting.

Permite aprovechar las fortalezas y compensar las debilidades de diferentes modelos, ya sean del mismo tipo o de distintos tipos.

Suele emplearse en competencias de data science y en aplicaciones prácticas donde la precisión es crucial, como diagnóstico médico, finanzas y marketing.

Es una técnica clave para abordar problemas complejos y reducir el riesgo de sobreajuste en modelos individuales.