Descripción: Un Clasificador Bagging es una implementación específica de la técnica de bagging que se utiliza para mejorar la precisión de los modelos de clasificación. Bagging, que proviene de ‘Bootstrap Aggregating’, es un método que combina múltiples modelos de aprendizaje automático para crear un modelo más robusto y preciso. La idea fundamental detrás del bagging es reducir la varianza de un modelo al entrenar varios clasificadores en diferentes subconjuntos de datos, generados mediante el muestreo con reemplazo. Cada clasificador se entrena de manera independiente y, al final, sus predicciones se combinan, generalmente mediante votación mayoritaria en el caso de problemas de clasificación. Esta técnica es especialmente útil en modelos que son propensos al sobreajuste, como los árboles de decisión. Al promediar las predicciones de múltiples modelos, el Clasificador Bagging puede proporcionar una mejor generalización en datos no vistos, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en el aprendizaje supervisado. Su capacidad para manejar datos ruidosos y su resistencia a las fluctuaciones en los datos de entrenamiento lo hacen popular en diversas aplicaciones, desde la clasificación de imágenes hasta la detección de fraudes. En resumen, el Clasificador Bagging es una técnica poderosa que mejora la precisión y estabilidad de los modelos de clasificación al aprovechar la diversidad de múltiples clasificadores.
