Metodos Ensemble

Los métodos de ensemble son meta algoritmos que combinan varias técnicas de aprendizaje automático en un modelo predictivo

• A veces

• Verdadero

• Falso

El metodo de ensemble bagging busca minimizar el bias?

• A veces

• Verdadero

• Falso

Los métodos de conjunto se pueden dividir en dos grupos, métodos de ensemble secuencial y métodos de ensemble paralelo.
para los métodos de ensemble secuenciales, los aprendices base (estimadores) se generan secuencialmente (por ejemplo, AdaBoost).

• A veces

• Verdadero

• Falso

En bosques aleatorios, cada árbol en el conjunto se construye a partir de una muestra diferente extraída con reemplazo (es decir, una muestra bootstrap) del conjunto de entrenamiento

• Verdadero

• Falsos

• Se extrae con reemplazo

• Solo se muestrean las filas

En el metodo boosting que estadistico se intenta minimizar?

• El sesgo

• La varianza

• Todos los anteriores

• Ninguno

En el metodo boosting es factible que se incremente la varianza?

• No es factible

• Si es factible