Bagging

Técnica de ensamble en aprendizaje automático que combina múltiples modelos para mejorar estabilidad y precisión. Se crean varios conjuntos de datos de entrenamiento mediante muestreo bootstrap, luego se entrena un modelo en cada conjunto. Finalmente, las predicciones se obtienen promediando o votando entre los modelos individuales.