Ensembling
El ensamblado de modelos (ensembling) es una técnica de aprendizaje automático que combina varios modelos con el objetivo de mejorar la precisión y la capacidad de generalización respecto a un único modelo.
Contexto
Inspirado en la idea de la “sabiduría de las multitudes”, el ensamblado busca aprovechar la diversidad entre modelos para compensar sus errores individuales. Es una técnica especialmente útil cuando los modelos son inestables o cuando se quiere minimizar el riesgo de sobreajuste.
Métodos más usados
- Bagging: entrenar modelos en subconjuntos aleatorios de datos (ejemplo: Random Forest).
- Boosting: construir modelos secuenciales que corrigen los errores de los anteriores (ejemplo: XGBoost, AdaBoost).
- Stacking: combinar predicciones de varios modelos a través de un modelo final que actúa como integrador.
Aplicaciones
- Concursos de machine learning (Kaggle, Zindi), donde el ensamblado suele marcar la diferencia.
- Banca y seguros: mejorar la detección de fraudes o impagos.
- Medicina: sistemas de apoyo al diagnóstico basados en múltiples clasificadores.
El ensembling se puede ver como una forma de diversificar riesgos en inteligencia artificial, parecido a lo que ocurre en una cartera de inversiones: si un modelo falla en un punto, otro puede compensar ese error.
Existen variantes más modernas, como los ensembles dinámicos, que seleccionan qué modelos activar según el tipo de entrada, o la combinación de arquitecturas heterogéneas (árboles de decisión, redes neuronales, SVM) para aprovechar sus fortalezas complementarias.
En la práctica, el uso de ensamblados plantea un dilema: ganar precisión a cambio de simplicidad. Aunque un ensemble casi siempre mejora el rendimiento, puede ser más costoso en producción. Por eso, en muchos proyectos se emplea primero un ensemble para obtener el mejor modelo y, después, se busca una versión simplificada o distilada para el uso cotidiano.
Referencias
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble Methods in Machine Learning.
- Fernández-Delgado, M. et al. (2014). Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?. JMLR.
