Descripción: Un ensamble homogéneo es una técnica de aprendizaje automático que consiste en combinar múltiples modelos del mismo tipo para mejorar el rendimiento predictivo. Esta estrategia se basa en la idea de que al agregar las predicciones de varios modelos similares, se puede reducir la varianza y mejorar la precisión general del sistema. Los ensambles homogéneos son particularmente efectivos en situaciones donde un solo modelo puede ser propenso a errores o sobreajuste, ya que la combinación de múltiples instancias del mismo modelo tiende a suavizar las fluctuaciones y a proporcionar una estimación más robusta. Entre los métodos más comunes de ensamble homogéneo se encuentran el Bagging (Bootstrap Aggregating) y el Boosting, que utilizan diferentes enfoques para combinar las predicciones. En el Bagging, se entrenan múltiples modelos en subconjuntos aleatorios de los datos, mientras que en el Boosting, los modelos se entrenan secuencialmente, cada uno corrigiendo los errores del anterior. Esta técnica es ampliamente utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde la precisión es crucial, como en la predicción de enfermedades, el análisis financiero y la clasificación de imágenes.
