Descripción: El ensamble heterogéneo es un enfoque en la ciencia de datos y el aprendizaje automático que combina diferentes tipos de modelos para mejorar el rendimiento general de las predicciones. Este método se basa en la premisa de que al integrar modelos diversos, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades, se puede lograr una mayor precisión y robustez en los resultados. A diferencia de los métodos de ensamble homogéneo, que utilizan múltiples instancias del mismo tipo de modelo, el ensamble heterogéneo incorpora una variedad de algoritmos, como árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales, entre otros. Esta diversidad permite que el sistema aproveche las características únicas de cada modelo, lo que resulta en una mejor generalización y una reducción del sobreajuste. Además, el ensamble heterogéneo puede ser particularmente útil en situaciones donde los datos son complejos o presentan variaciones significativas, ya que diferentes modelos pueden capturar diferentes patrones en los datos. En el contexto del aprendizaje automático, este enfoque puede combinar arquitecturas de modelos distintas para abordar tareas específicas, como la clasificación de imágenes o el reconocimiento de patrones, mejorando así la eficacia del sistema en general.
