Descripción: Los Árboles Aumentados son un método de aprendizaje en conjunto que combina múltiples árboles de decisión para mejorar el rendimiento predictivo. Este enfoque se basa en la idea de que la combinación de varios modelos puede superar las limitaciones de un solo árbol de decisión, que a menudo puede ser propenso al sobreajuste. Los Árboles Aumentados funcionan mediante la creación de una secuencia de árboles, donde cada nuevo árbol se entrena para corregir los errores de los árboles anteriores. Este proceso se conoce como ‘boosting’, y permite que el modelo final sea más robusto y preciso. Las características principales de los Árboles Aumentados incluyen su capacidad para manejar datos no lineales, su flexibilidad en la selección de variables y su eficacia en la reducción de la varianza y el sesgo. Además, son altamente interpretables, lo que facilita la comprensión de las decisiones tomadas por el modelo. Su relevancia en el campo del aprendizaje automático radica en su capacidad para mejorar significativamente la precisión de las predicciones en comparación con otros métodos, lo que los convierte en una herramienta valiosa en diversas aplicaciones, desde la clasificación hasta la regresión.
