¿Qué significa "Conjuntos de Modelos"?
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Los conjuntos de modelos se refieren a una técnica donde se combinan varios modelos para mejorar el rendimiento. En lugar de depender de un solo modelo para hacer predicciones, se usan varios modelos juntos. De esta manera, sus fortalezas pueden trabajar en conjunto y cualquier debilidad de un modelo puede ser compensada por otros.
¿Cómo Funciona?
Cuando se crea un conjunto, se pueden entrenar diferentes modelos por separado con los mismos datos o con diferentes conjuntos de datos. Una vez que están entrenados, sus predicciones se pueden combinar de varias formas, como promediando sus salidas o dejando que cada modelo vote en la decisión final. Este proceso suele llevar a una mejor precisión y resultados más confiables que usar solo un modelo.
Beneficios
La principal ventaja de usar conjuntos de modelos es que aumentan las posibilidades de hacer las predicciones correctas. Al agrupar la experiencia de varios modelos, los conjuntos pueden manejar una amplia gama de situaciones y adaptarse mejor a nuevos datos. Esto los hace valiosos en campos donde la precisión es crucial, como el procesamiento de imágenes y los sistemas de recomendación.