Bagging
El bagging (Bootstrap Aggregating) es una técnica de aprendizaje en conjunto cuyo objetivo es aumentar la precisión y reducir la variabilidad de los modelos de IA. La idea central es entrenar múltiples modelos de manera independiente, cada uno con un conjunto de datos creado mediante muestreo aleatorio con reemplazo.
Funcionamiento
- Se generan varios subconjuntos de entrenamiento a partir del conjunto original.
- Se entrena un modelo distinto en cada subconjunto.
- Las predicciones finales se combinan (promedio en regresión, voto mayoritario en clasificación).
Aplicaciones prácticas
- Random Forests, uno de los algoritmos más exitosos derivados del bagging.
- Predicción de riesgos financieros.
- Clasificación de imágenes y texto.
- Sistemas médicos de apoyo a la decisión.
Desafíos
- Necesita más recursos de cómputo.
- Su efecto es limitado si el modelo base ya tiene mucho sesgo.
El bagging se ha consolidado como una técnica esencial para reducir la varianza y mejorar la estabilidad de los modelos. Su fuerza radica en el principio de que, al combinar múltiples predictores, el ruido presente en cada uno tiende a cancelarse, generando un resultado más consistente.
En aplicaciones prácticas, ha demostrado gran utilidad en dominios críticos como la medicina, donde las decisiones no pueden depender de un único modelo susceptible a errores. Del mismo modo, en finanzas se emplea para reforzar la robustez de los sistemas de predicción de riesgo frente a la volatilidad de los mercados.
No obstante, el bagging no es una solución mágica. Si el modelo base es muy simple o está sesgado, el conjunto no logrará mejoras significativas. Por ello, suele combinarse con modelos suficientemente expresivos y, en muchos casos, con otras estrategias de ensamble. Hoy en día, se lo considera un pilar de la práctica moderna en aprendizaje automático.
📚 Referencias
- Breiman, L. (1996). Bagging Predictors. Machine Learning.
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
