Descubra el poder del apilamiento en el aprendizaje automático, una técnica que combina varios modelos en un único predictor potente. Este artículo explora el apilamiento desde sus conceptos básicos hasta técnicas avanzadas, revelando cómo combina las fortalezas de diversos modelos para mejorar la precisión. Ya sea que sea nuevo en el apilamiento o busque estrategias de optimización, esta guía ofrece ideas y consejos prácticos para mejorar su juego de modelado predictivo con scikit-learn.
Si bien este artículo se basa en scikit-learn, al final proporciono una clase pura de Python que implementa e imita los modelos de apilamiento de scikit-learn. Revisar esta implementación pura de Python es una excelente manera de confrontar y probar su comprensión.
En esta publicación veremos:
- cómo el apilamiento es parte de las técnicas de conjunto en ML
- cómo funciona el apilamiento internamente para proporcionar predicciones
- cómo se instala
- ¿Qué es “reapilar”?
- cómo se puede crear una pila multicapa
- cómo y por qué debemos inspeccionar el rendimiento de los modelos base
- cómo ajustar y optimizar el uso de modelos de pila
Si te gusta o quieres aprender aprendizaje automático con scikit-learn, consulta mi serie de tutoriales sobre este increíble paquete:
Tutorial de Sklearn
Todas las imágenes por autor.
El apilamiento es una técnica de conjunto en el aprendizaje automático, lo que significa que combina varios “modelos base” en un único “supermodelo”. Existen muchas técnicas de conjunto diferentes y son parte de algunas de las técnicas de mejor rendimiento en el aprendizaje automático tradicional.
Por “modelos base”, me refiero a cualquier modelo tradicional que haya encontrado: aquellos que puede importar, ajustar y predecir directamente desde scikit-learn. Esos modelos base son por ejemplo:
- regresión lineal o regresión logística (y…