¿Qué es Ensamblado (Ensemble Learning)?

Ensamblado (Ensemble Learning) es una técnica de machine learning que combina múltiples modelos individuales para mejorar la precisión y robustez de las predicciones. En lugar de depender de un solo modelo, el ensamblado integra las predicciones de varios modelos, que pueden ser del mismo tipo o diferentes, para obtener un resultado final más confiable. Las técnicas de ensamblado incluyen métodos como Bagging, Boosting y Stacking, cada una con su propia forma de combinar modelos. El ensamblado es especialmente útil para reducir el sobreajuste y mejorar el rendimiento en conjuntos de datos complejos.

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