Descripción: El conjunto de redes se refiere a la técnica de combinar múltiples modelos para mejorar el rendimiento. Esta estrategia se basa en la idea de que al integrar diferentes modelos, se pueden aprovechar las fortalezas de cada uno y mitigar sus debilidades individuales. En el contexto de la optimización de hiperparámetros, el conjunto de redes permite explorar una variedad de configuraciones y arquitecturas, lo que puede resultar en un modelo más robusto y preciso. Los conjuntos pueden incluir modelos de aprendizaje automático como árboles de decisión, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial, entre otros. La combinación de estos modelos puede realizarse a través de métodos como el promedio, el voto mayoritario o el apilamiento, donde un modelo adicional se entrena para combinar las predicciones de los modelos base. Esta técnica es especialmente útil en competiciones de ciencia de datos, donde la mejora del rendimiento puede ser crucial. Además, el uso de conjuntos de modelos puede ayudar a reducir el sobreajuste, ya que la diversidad de modelos puede proporcionar una mejor generalización a nuevos datos. En resumen, el conjunto de redes es una poderosa herramienta en el arsenal de un científico de datos, permitiendo la creación de modelos más precisos y confiables a través de la combinación estratégica de múltiples enfoques de aprendizaje automático.
