Descripción: Bagging, o ‘Bootstrap Aggregating’, es una técnica de aprendizaje automático en conjunto que mejora la estabilidad y precisión de los algoritmos de aprendizaje automático. Su principal objetivo es reducir la varianza de los modelos, lo que a su vez ayuda a evitar el sobreajuste. Bagging se basa en la idea de crear múltiples subconjuntos de datos a partir del conjunto de datos original mediante el muestreo con reemplazo. Cada uno de estos subconjuntos se utiliza para entrenar un modelo independiente. Posteriormente, las predicciones de todos los modelos se combinan, generalmente mediante un promedio en el caso de problemas de regresión o mediante votación en problemas de clasificación. Esta técnica es especialmente útil en algoritmos inestables, como los árboles de decisión, donde pequeñas variaciones en los datos pueden llevar a grandes cambios en el modelo. Al promediar las predicciones de múltiples modelos, bagging tiende a producir un modelo más robusto y confiable. Además, es una técnica que se puede implementar fácilmente en diversas plataformas de aprendizaje automático, lo que la hace accesible para investigadores y profesionales en el campo.
Historia: La técnica de bagging fue introducida por Leo Breiman en 1994 como una forma de mejorar la precisión de los modelos de aprendizaje automático. Breiman propuso el uso de muestreo bootstrap para crear múltiples conjuntos de datos a partir de un conjunto original, lo que permitió entrenar varios modelos y combinar sus predicciones. Esta idea se enmarca dentro del contexto más amplio de los métodos de ensamblaje, que han evolucionado a lo largo de los años y han dado lugar a otras técnicas como boosting y stacking.
Usos: Bagging se utiliza principalmente en problemas de clasificación y regresión, donde se busca mejorar la precisión y estabilidad de los modelos. Es particularmente efectivo en situaciones donde los modelos individuales son propensos al sobreajuste. Se aplica en diversas áreas, como la detección de fraudes, la predicción de ventas y el análisis de datos financieros.
Ejemplos: Un ejemplo clásico de bagging es el algoritmo Random Forest, que utiliza múltiples árboles de decisión entrenados en diferentes subconjuntos de datos. Otro ejemplo es el uso de bagging en la clasificación de imágenes, donde se pueden combinar múltiples modelos para mejorar la precisión en la identificación de objetos.
