Descripción: El ensamble ponderado es un método de aprendizaje supervisado que combina múltiples modelos de predicción, asignando a cada uno de ellos un peso específico en función de su rendimiento. Este enfoque busca mejorar la precisión y robustez de las predicciones al aprovechar las fortalezas de diferentes algoritmos. En lugar de depender de un único modelo, el ensamble ponderado integra las salidas de varios modelos, donde cada modelo contribuye de manera proporcional a su efectividad. Esto permite que el sistema general sea más resistente a errores y variaciones en los datos, ya que las debilidades de un modelo pueden ser compensadas por las fortalezas de otros. La asignación de pesos puede basarse en métricas de rendimiento, como la precisión o el recall, y puede ajustarse dinámicamente durante el proceso de entrenamiento. Este método es particularmente útil en situaciones donde los datos son complejos o ruidosos, y se ha convertido en una técnica popular en el campo del aprendizaje automático y en diversas aplicaciones como la predicción de enfermedades, la clasificación de imágenes y el análisis de sentimientos en texto.
