Descripción: El promediado de modelos bayesianos es una técnica estadística que tiene en cuenta la incertidumbre del modelo promediando múltiples modelos. Esta metodología se basa en el principio de que, en lugar de seleccionar un único modelo que se considere el mejor, se pueden combinar varios modelos para obtener una predicción más robusta y confiable. Al hacerlo, se incorpora la variabilidad y la incertidumbre inherente a los datos y a los modelos en sí. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde los datos son escasos o ruidosos, ya que permite aprovechar la información de diferentes modelos para mejorar la precisión de las predicciones. Además, el promediado de modelos bayesianos se apoya en la teoría bayesiana, que proporciona un marco coherente para actualizar las creencias sobre los modelos a medida que se dispone de nueva información. En el contexto del aprendizaje automático, esta técnica se utiliza para optimizar hiperparámetros y mejorar el rendimiento de los algoritmos, permitiendo una mejor generalización a nuevos datos. En resumen, el promediado de modelos bayesianos es una herramienta poderosa que ayuda a los investigadores y profesionales a tomar decisiones más informadas en la modelización y predicción, al considerar múltiples perspectivas y la incertidumbre asociada a cada una de ellas.
