{"id":177045,"date":"2025-02-04T07:30:00","date_gmt":"2025-02-04T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=177045"},"modified":"2025-01-31T15:00:27","modified_gmt":"2025-01-31T14:00:27","slug":"bagging-vs-boosting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/bagging-vs-boosting","title":{"rendered":"Bagging vs Boosting: Todo lo que necesitas saber"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"177045\" class=\"elementor elementor-177045\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6746a1a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6746a1a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f89097 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0f89097\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Cuando el aprendizaje de un modelo singular tiene dificultades para ofrecer buenas predicciones, los m\u00e9todos de aprendizaje conjunto aparecen a menudo como una soluci\u00f3n de preferencia. Las t\u00e9cnicas de ensemble m\u00e1s conocidas, el Bagging (Bootstrap Aggregating) y el Boosting, tienen ambas como objetivo mejorar la precisi\u00f3n de las predicciones hechas durante el aprendizaje autom\u00e1tico combinando los resultados de modelos individuales, con el fin de extraer predicciones finales m\u00e1s robustas y precisas.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99dabc8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"99dabc8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ccafbe2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ccafbe2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bagging: La Potencia del Aprendizaje Paralelo<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-034cee2 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"034cee2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1920\" height=\"1080\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-177047\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1.webp 1920w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1-300x169.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1-1024x576.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1-768x432.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-1-1536x864.webp 1536w\" sizes=\"(max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a93db9c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a93db9c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El Bagging, introducido por Leo Breiman en 1994, se basa en el entrenamiento de varias versiones de un predictor como un \u00e1rbol de decisi\u00f3n, entrenado en <\/span><b>paralelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de manera <\/span><b>independiente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. La primera etapa del bagging consiste en realizar un <\/span><b>muestreo aleatorio con reemplazo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (llamado bootstrapping) a partir del conjunto de datos de entrenamiento. A cada predictor se le asigna una muestra de entrenamiento sobre la cual emite predicciones. Estas posteriormente se combinan con las de todos los dem\u00e1s predictores distintos. Esta \u00faltima etapa pasa por el c\u00e1lculo del promedio de las predicciones hechas por los diferentes modelos (para predicciones cuantitativas) o mediante un m\u00e9todo de votaci\u00f3n (para predicciones categ\u00f3ricas), <\/span><b>donde se retiene la predicci\u00f3n mayoritaria en t\u00e9rminos de n\u00famero de ocurrencia o de probabilidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La principal fortaleza del bagging reside en su capacidad para <\/span><b>reducir la varianza sin aumentar el sesgo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Entrenando modelos sobre diferentes subconjuntos que tienen un cierto porcentaje de datos en com\u00fan, cada modelo captura la diversidad presente en los conjuntos de datos aleatorios, mientras se obtienen resultados finales que generalizan bien en el conjunto de datos de prueba. Una analog\u00eda con el mundo real es la siguiente: pedir la opini\u00f3n de varios expertos sobre un problema complejo. Cada experto, aunque competente, puede tener experiencias y perspectivas ligeramente diferentes. Promediar sus opiniones conduce a menudo a <\/span><b>mejores decisiones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que fiarse de un solo experto.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46f3596 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"46f3596\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-intelligence-artificielle\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el ensacado en el aprendizaje autom\u00e1tico<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-be98e3c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"be98e3c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En resumen,<\/span><b> la agregaci\u00f3n de varios modelos de alta varianza<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> se utiliza para capturar mejor las variaciones presentes en cada conjunto de entrenamiento. Este enfoque permite <\/span><b>suavizar los errores de predicci\u00f3n individuales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> emitidos por los diferentes modelos, a fin de construir un modelo global de <\/span><b>baja varianza<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> combinando las predicciones de varios modelos de altas varianzas (overfitting). El Bagging ha sido especialmente popularizado a trav\u00e9s de <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/random-forest-bosque-aleatorio-definicion-y-funcionamiento\"><span style=\"font-weight: 400;\">los Random Forests (bosques aleatorios)<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> que son el resultado del entrenamiento en paralelo de \u00e1rboles de decisiones, un tipo de modelo conocido por su alta varianza.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ee25501 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ee25501\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2df7546 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2df7546\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Boosting: Aprendizaje Secuencial para la Reducci\u00f3n de Errores<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ee3e1a9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ee3e1a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">A diferencia del <\/span><b>Bagging<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, el <\/span><b>boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sigue un m\u00e9todo <\/span><b>secuencial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la construcci\u00f3n del modelo final. Los predictores individuales se dicen <\/span><b>d\u00e9biles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (underfitting) y se construyen en <\/span><b>serie<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, uno tras otro. De este modo, cada modelo intenta corregir los errores del que le precede con el fin de disminuir el sesgo introducido por cada modelo d\u00e9bil. Los algoritmos de boosting incluyen notablemente <strong>AdaBoost (Adaptive Boosting)<\/strong>, el <\/span><b>Gradient Boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y sus variantes <\/span><b>XGBoost<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>LightGBM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09a3655 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"09a3655\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"686\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-4.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-177048\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-4.webp 1200w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-4-300x172.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-4-1024x585.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-4-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b4675b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7b4675b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El proceso comienza con un aprendiz d\u00e9bil realizando predicciones sobre el conjunto de datos de entrenamiento. Las <\/span><b>instancias mal predichas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son entonces identificadas por el algoritmo de Boosting que les asigna <\/span><b>pesos m\u00e1s elevados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. El siguiente modelo se concentra m\u00e1s en estos casos previamente dif\u00edciles de identificar durante su entrenamiento para hacer sus predicciones m\u00e1s robustas. El proceso contin\u00faa y cada modelo subsiguiente intenta corregir los errores de los aprendices d\u00e9biles anteriores, hasta que el \u00faltimo modelo de la serie sea entrenado. Al igual que para el <\/span><b>Bagging<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, el n\u00famero de modelos a entrenar para contribuir a las predicciones finales puede ser determinado emp\u00edricamente teniendo en cuenta la complejidad, el tiempo de entrenamiento y la precisi\u00f3n de las predicciones finales.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>Gradient Boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> lleva el concepto de <\/span><b>Boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> m\u00e1s lejos utilizando un enfoque basado en la minimizaci\u00f3n de gradientes para ajustar las predicciones. Cada nuevo modelo se entrena para corregir <\/span><b>los residuos de las predicciones anteriores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> siguiendo la direcci\u00f3n del gradiente de la funci\u00f3n de p\u00e9rdida, lo que permite una optimizaci\u00f3n m\u00e1s precisa y efectiva.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-13ed556 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"13ed556\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formarse en Boosting en Machine Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8530d0d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8530d0d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a486d08 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a486d08\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Diferencias Clave y Compromisos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27a5853 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"27a5853\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">1. Enfoque de Entrenamiento:<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-579c10d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"579c10d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bagging: Los modelos se entrenan <\/span><b>independientemente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y en <\/span><b>paralelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Boosting: Los modelos se entrenan <\/span><b>secuencialmente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, cada uno aprendiendo de los errores anteriores.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a13a6f7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a13a6f7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">2. Gesti\u00f3n de Errores:<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6cf0653 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6cf0653\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bagging: Reduce la varianza mediante promediado.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Boosting: Reduce tanto el sesgo como la varianza mediante aprendizaje secuencial.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c033c5a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c033c5a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"686\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-177050\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-2.webp 1200w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-2-300x172.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-2-1024x585.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/01\/bagging-vs-boosting-datascientest-2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8f9cdfd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8f9cdfd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">3. Riesgo de Sobreaprendizaje:<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62f7b4c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"62f7b4c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bagging: Generalmente m\u00e1s resistente al <\/span><b>sobreaprendizaje<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Boosting: M\u00e1s sensible al <\/span><b>sobreaprendizaje<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, especialmente cuando intenta clasificar correctamente datos <\/span><b>ruidosos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-770622b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"770622b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"4\">4. Velocidad de Entrenamiento:<\/font><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03e32f8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"03e32f8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bagging: M\u00e1s r\u00e1pido, ya que los modelos pueden ser entrenados en paralelo.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Boosting: M\u00e1s lento, debido a su naturaleza secuencial.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f0801e elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"0f0801e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Dominar Bagging y Boosting<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c7eef34 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c7eef34\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6cb2ec2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6cb2ec2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Aplicaciones Pr\u00e1cticas<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aff601e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"aff601e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ambas t\u00e9cnicas se destacan en diferentes escenarios. El Bagging suele funcionar bien cuando:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos base son complejos (alta varianza).<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El conjunto de datos contiene mucho ruido.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Hay capacidades de procesamiento paralelo disponibles.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La interpretabilidad es importante.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b5d030c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b5d030c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El Boosting sobresale t\u00edpicamente cuando:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos base son simples (alto sesgo).<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos son relativamente poco ruidosos.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Alcanzar una m\u00e1xima precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n es crucial.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los recursos inform\u00e1ticos permiten un procesamiento secuencial.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bed8d3e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"bed8d3e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" 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class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8de645c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8de645c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Consideraciones para la Implementaci\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-80c9692 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"80c9692\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durante la implementaci\u00f3n de estas t\u00e9cnicas, varios factores merecen atenci\u00f3n:<\/span><\/p><ol><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Tama\u00f1o del <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/conjunto-de-datos-o-datasets\"><b>Dataset<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">: Los grandes conjuntos de datos suelen beneficiarse m\u00e1s del bagging<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Recursos Computacionales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: El bagging puede aprovechar el procesamiento paralelo<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Configuraci\u00f3n de Par\u00e1metros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: El boosting generalmente requiere una configuraci\u00f3n m\u00e1s precisa<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Interpretabilidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Los modelos bagging tienden a ser m\u00e1s interpretables<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3234b0d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3234b0d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1576120 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1576120\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusi\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3ed529 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f3ed529\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>bagging<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y el <\/span><b>boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son ahora t\u00e9cnicas fundamentales en aprendizaje autom\u00e1tico. Mientras que el bagging ofrece <\/span><b>robustez y simplicidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> mediante aprendizaje paralelo, el <\/span><b>boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> proporciona potentes capacidades de <\/span><b>mejora secuencial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Comprender sus fortalezas y debilidades respectivas permite a los practicantes elegir el enfoque apropiado para su caso de uso espec\u00edfico.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a56283b elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a56283b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubra nuestros cursos de formaci\u00f3n en IA<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-591517d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"591517d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d5cb491 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"d5cb491\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es el bagging en machine learning?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"El bagging (Bootstrap Aggregating) es una t\u00e9cnica de conjunto en machine learning que consiste en entrenar varios modelos sobre muestras aleatorias (con reemplazo) de un mismo conjunto de datos. Las predicciones de los modelos se combinan, generalmente mediante promediado o voto mayoritario, para mejorar la estabilidad y reducir la varianza.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es el boosting en machine learning?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"El boosting es una t\u00e9cnica de conjunto que combina varios modelos d\u00e9biles entren\u00e1ndolos secuencialmente, donde cada modelo corrige los errores de los modelos anteriores. Los modelos se ponderan seg\u00fan su rendimiento, y el objetivo del boosting es reducir el sesgo y mejorar la precisi\u00f3n general.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1l es la principal diferencia entre bagging y boosting?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"La principal diferencia radica en c\u00f3mo se entrenan los modelos. El bagging entrena modelos en paralelo sobre muestras aleatorias para reducir la varianza, mientras que el boosting entrena modelos secuencialmente para reducir el sesgo corrigiendo los errores de los modelos anteriores.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1ndo utilizar bagging o boosting?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"El bagging se recomienda cuando el modelo base es inestable y propenso a una alta varianza (como los \u00e1rboles de decisi\u00f3n). El boosting es ideal cuando el problema requiere una reducci\u00f3n del sesgo y se pueden combinar modelos d\u00e9biles para mejorar la precisi\u00f3n.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cuando el aprendizaje de un modelo singular tiene dificultades para ofrecer buenas predicciones, los m\u00e9todos de aprendizaje conjunto aparecen a menudo como una soluci\u00f3n de preferencia. Las t\u00e9cnicas de ensemble m\u00e1s conocidas, el Bagging (Bootstrap Aggregating) y el Boosting, tienen ambas como objetivo mejorar la precisi\u00f3n de las predicciones hechas durante el aprendizaje autom\u00e1tico combinando [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":45,"featured_media":177047,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2427,2430],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Bagging vs Boosting: Todo lo que necesitas saber<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descubre las diferencias entre Bagging y Boosting, dos t\u00e9cnicas clave de aprendizaje en conjunto, y aprende c\u00f3mo utilizarlas para mejorar el rendimiento de tus modelos de IA.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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