Ensemble Learning

El ensemble learning se basa en la idea de que la colaboración entre múltiples modelos mejora la capacidad predictiva más allá de lo que sería posible individualmente. Esta técnica aprovecha las fortalezas y compensa las debilidades de cada modelo individual al tomar decisiones conjuntas. Al integrar diversos modelos, se atenúan los errores específicos de cada uno, ya que es improbable que todos fallen de la misma manera en el mismo punto. Además, esta estrategia aumenta la robustez del sistema predictivo al proporcionar una especie de chequeo cruzado entre los distintos enfoques de aprendizaje, haciendo al conjunto menos susceptible al sobreajuste y mejorando la generalización a datos no vistos. Es una táctica especialmente útil cuando los datos presentan una gran complejidad y los patrones no son claramente discernibles por un solo modelo. En resumen, el ensemble learning es una sinergia de múltiples modelos para obtener una visión holística y precisa de los datos analizados.