El ensamblado de algoritmos es una técnica utilizada habitualmente en escenarios supervisados para mejorar el resultado de una predicción, combinando de alguna forma varios modelos. Los métodos más comunes son:
- Boosting
- Bootstrap agregating (también llamado Bagging)
- Bucket of models
- Stacking.
- Bayes optimal classifier
- Bayesian parameter averaging
- Bayesian model combination
En esta sección repasaremos los más importantes.
