Descripción: El ensamble de K-Vecinos Más Cercanos (KNN) es una técnica que combina múltiples modelos de KNN para mejorar la precisión de la predicción en tareas de clasificación y regresión. Este enfoque se basa en la idea de que la combinación de varios modelos puede proporcionar una mejor generalización que un solo modelo, al reducir el riesgo de sobreajuste y aumentar la robustez del sistema. En el contexto de KNN, cada modelo individual se entrena utilizando un subconjunto de los datos, y sus predicciones se combinan para obtener un resultado final. Esto se puede lograr mediante técnicas como el voto mayoritario para clasificación o el promedio ponderado para regresión. La principal ventaja de este método es que permite aprovechar la diversidad de los modelos, lo que puede ser especialmente útil en conjuntos de datos complejos o ruidosos. Además, el ensamble de KNN puede adaptarse a diferentes métricas de distancia y configuraciones de parámetros, lo que lo convierte en una herramienta flexible y poderosa en el campo del aprendizaje automático. En resumen, el ensamble de K-Vecinos Más Cercanos es una estrategia eficaz para mejorar la precisión y la fiabilidad de las predicciones en una variedad de aplicaciones.
