Métodos de Conjunto Híbridos

Ensamble de Subespacios Aleatorios

Método de ensamble donde cada modelo base es entrenado en un subconjunto aleatorio de las características, combinando bagging y selección de características. Esta técnica mejora la diversidad de los modelos y reduce la dimensionalidad, siendo particularmente eficaz para datos de alta dimensión.

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