Módulo 5. Bagging

Los algoritmos de Bagging (Bootstrap Aggregating) son una poderosa técnica en el campo del aprendizaje automático que se utiliza para mejorar la estabilidad y la precisión de los modelos predictivos. Este método se basa en la idea de generar múltiples conjuntos de datos de entrenamiento a partir del conjunto de datos original mediante muestreo con reemplazo, y luego entrenar un modelo base en cada uno de estos conjuntos. Al combinar las predicciones de estos modelos base, el algoritmo de Bagging produce una predicción final más robusta y generalizable que la de un único modelo. Este abstracto explora los fundamentos teóricos y prácticos de los algoritmos de Bagging, incluida su implementación, sus ventajas y sus aplicaciones en una variedad de problemas del mundo real. Además, se discuten las consideraciones clave para la selección de parámetros y la evaluación de la calidad del modelo en el contexto del Bagging. A través de ejemplos y estudios de caso, este abstracto proporciona una visión general completa de cómo los algoritmos de Bagging pueden mejorar significativamente el rendimiento y la estabilidad de los modelos de aprendizaje automático, lo que los convierte en una herramienta invaluable en el arsenal de cualquier practicante de la ciencia de datos.