Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Aprendiz de nivel 0 (Level-0 Learner)
Designa los modelos base en el stacking, que realizan las predicciones iniciales sobre los datos antes de su combinación por el meta-modelo.
Aprendiz de nivel 1 (Level-1 Learner)
Sinónimo de meta-modelo, es el segundo aprendiz en el stacking que toma como entrada las predicciones de los aprendices de nivel 0 para producir la predicción final.
Feature Stacking
Técnica donde las predicciones de los modelos base se concatenan con las características originales para formar el conjunto de entrada del meta-modelo, enriqueciendo así la información.
Fuga de datos (Data Leakage)
Problema crítico en el stacking si las predicciones sobre el conjunto de entrenamiento son generadas por modelos ya entrenados sobre estos mismos datos, conduciendo a una sobrevaloración del rendimiento.
Stacking con validación cruzada (Stacked Cross-Validation)
Procedimiento riguroso para entrenar una arquitectura de stacking, integrando la validación cruzada tanto para el entrenamiento de los modelos base como para la generación de las predicciones para el meta-modelo.
Modelos heterogéneos
Principio fundamental del stacking que consiste en combinar modelos de naturaleza diferente (ej: árbol de decisión, SVM, regresión) para capturar patrones variados en los datos.
Entrenamiento en cascada (Cascade Training)
Estrategia de entrenamiento para el stacking donde los modelos base son entrenados secuencialmente, cada nuevo modelo pudiendo utilizar las predicciones de los modelos anteriores como características adicionales.