Ensembles: voting, bagging, boosting, stacking

Ejemplo en Ensemble por Votación

Un ensemble es un conjunto de modelos de machine learning. Cada modelo produce una predicción diferente. Las predicciones de los distintos modelos se combinan para obtener una única predicción. La ventaja que obtenemos al combinar modelos diferentes es que como cada modelo funciona de forma diferente, sus errores tienden a compensarse. Esto resulta en un mejor error de generalización. Hay varias formas de construir estos ensembles: votación por mayoría bagging