Inteligencia Artificial
Ensamble de aprendizaje en ML
Un ensamble de aprendizaje combina las predicciones de varios modelos, mediante bagging, boosting o stacking, para lograr un resultado más preciso y estable que cualquier modelo individual. Random Forest y XGBoost dominan los datos tabulares porque explotan esa idea: la diversidad entre modelos reduce el error, siempre que sus fallos no estén correlacionados entre sí.