Diferencia entre bagging y boosting

Autor: | Última modificación: 21 de octubre de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

¿Has escuchado hablar del ensemble metho del machine learning? ¿Conoces la diferencia entre bagging y boosting y por qué es tan importante? Este es solo uno de los conceptos más importantes en el desarrollo de programas que involucren la inteligencia artificial y el machine learning. Así pues, a continuación te contaremos la diferencia entre bagging y boosting.

¿Qué es el ensemble method del Machine Learning?

El ensemble methods o métodos de conjunto son técnicas que pertenecen al campo del machine learning. Esta práctica combina varios modelos, en vez de solo uno, para producir un modelo predictivo. Al utilizar varios métodos integrados, vas a poder incrementar de mejor manera los resultados de un proyecto. A su vez, los ensemble methods permiten la regresión y clasificación, donde se reduce el sesgo y la variedad para aumentar la precisión en el desarrollo de los proyectos.

Hay tres tipos de métodos de conjunto que se pueden utilizar para cumplir con los objetivos. Estos son el bagging, el boosting y el stacking. Así pues, a continuación, te vamos a hablar acerca de la principal diferencia entre bagging y boosting.

Diferencia entre bagging y boosting

Las técnicas entre bagging y boosting se relacionan dado que ambos son ensemble methods o métodos de conjuntos del machine learning. No obstante, cada uno tienen distintas características que configurarán los modelos que se desarrollen.

En qué consiste bagging

El tipo bagging del ensemble methods es una forma simple de agregación bootstrap, cuyo objetivo es participar en la clasificación y regresión. Está compuesta por árboles de decisión, que incrementan la precisión de los modelos para disminuir cualquier tipo de variaciones.

A partir del bagging se integran resultados de varios modelos para obtener un resultado generalizado.

El bagging utiliza subconceptos (o bolsas) para así tener una idea panorámica de la distribución o del conjunto completo. De esta manera, un diagrama que podría representar de forma gráfica esta técnica estaría compuesto de un botón padre que guarda el conjunto de datos originales, donde se desprenderán hasta 5 conjuntos de subsets o subconceptos. Desde cada uno de ellos, se va a gestionar un tipo de modelo, donde sus resultados se integraran para responder a una predicción combinada.

En qué consiste boosting

Por otro lado, el tipo boosting del ensemble methods es un proceso secuencial cuyo objetivo es solucionar todos los errores que se dieron en un modelo anterior. De esta manera, este tipo de modelos dependen de los anteriores. Este tipo de método siempre se va aprovechar la dependencia con otros modelos simples.

Con el tipo boosting se combinan varios aprendices que, probablemente, no tienen bases fundamentales consolidadas, por lo que deberán aprender de él para que, en el futuro, pueda mejorar la predicción entre los modelos.

De esta manera, se sitúan distintos árboles de forma consecutiva en cada de uno de los pasos, para que cada uno de ellos puedan solucionarse para los próximos puntos.

Así pues, al conocer las características que configuran la forma en la que estos dos tipos de ensemble methods, también conoces la diferencia entre bagging y boosting.

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