Model Stacking

El model stacking se implementa en la construcción de modelos predictivos a través de un enfoque de varias capas. Primero, se construye un conjunto de modelos predictivos diferentes, a menudo utilizando algoritmos variados, que se entrenan con el mismo conjunto de datos. Estos modelos son conocidos como modelos de base o de primer nivel. Una vez entrenados, estos modelos de base se utilizan para hacer predicciones, pero en lugar de tomar estas predicciones directamente como el resultado final, las salidas de los modelos de base se utilizan como entradas para un nuevo modelo, conocido como meta-modelo o modelo de segundo nivel. Este meta-modelo se entrena entonces para hacer predicciones finales basándose en las predicciones de los modelos de primer nivel. El objetivo del model stacking es combinar las fortalezas de diversos modelos para mejorar la precisión de las predicciones. Al hacer esto, se puede reducir el riesgo de sobreajuste y aumentar la capacidad de generalización del modelo final, ya que el meta-modelo aprende a corregir los errores de los modelos individuales.