Aprendizaje por conjuntos

En estadística y aprendizaje automático, los métodos por conjuntos utilizan múltiples algoritmos de aprendizaje para obtener un rendimiento predictivo mejor que el que podría obtenerse con cualquiera de los algoritmos de aprendizaje constituyentes por sí solos.^[1]​^[2]​^[3]​ A diferencia de un conjunto estadístico en mecánica estadística, que suele ser infinito, un conjunto de aprendizaje automático consta únicamente de un conjunto finito concreto de modelos alternativos, pero normalmente permite que exista una estructura mucho más flexible entre esas alternativas.

1. ↑ Opitz, D.; Maclin, R. (1 de agosto de 1999). «Popular Ensemble Methods: An Empirical Study». Journal of Artificial Intelligence Research (en inglés) 11: 169-198. ISSN 1076-9757. doi:10.1613/jair.614. Consultado el 5 de marzo de 2024. 
2. ↑ Polikar, R. (2006). «"Ensemble based systems in decision making"». IEEE Circuits and Systems Magazine. doi:10.1109/MCAS.2006.1688199. 
3. ↑ Rokach, L. (2010). «"Ensemble-based classifiers"». Artificial Intelligence Review. doi:10.1007/s10462-009-9124-7.