Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Features de nivel 2
Variables transformadas que representan las predicciones de los modelos base utilizadas como entradas para el entrenamiento del meta-modelo.
Blend stacking
Variante simplificada del stacking que utiliza un único conjunto de validación hold-out para generar las predicciones del meta-modelo.
Stacking multinivel
Extensión del stacking que apila varias capas de meta-modelos para capturar interacciones complejas entre las predicciones.
Overfitting en stacking
Riesgo aumentado de sobreajuste debido a la complejidad del modelo por la adición del meta-aprendizaje.
Agregación ponderada adaptativa
Mecanismo del meta-modelo que aprende dinámicamente los pesos óptimos para cada modelo base según las regiones del espacio.
Modelado en cascada
Arquitectura de stacking donde los modelos entrenados sucesivamente corrigen los errores de los modelos anteriores.
Stacking probabilista
Enfoque bayesiano del stacking donde el meta-modelo combina las distribuciones de probabilidad en lugar de las predicciones puntuales.
Calibración de meta-predicciones
Proceso de ajuste de las puntuaciones de probabilidad del meta-modelo para asegurar su fiabilidad estadística.
Stacking híbrido
Combinación del stacking con otras técnicas de conjunto como el bagging o el boosting para maximizar la diversidad.