{"id":177045,"date":"2026-01-28T13:09:19","date_gmt":"2026-01-28T12:09:19","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=177045"},"modified":"2026-02-27T11:35:27","modified_gmt":"2026-02-27T10:35:27","slug":"bagging-vs-boosting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/bagging-vs-boosting","title":{"rendered":"Bagging vs Boosting: Todo lo que necesitas saber"},"content":{"rendered":"\n

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.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Bagging: La Potencia del Aprendizaje Paralelo<\/h2>\n\n\n\n
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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 paralelo<\/b> de manera independiente<\/b>. La primera etapa del bagging consiste en realizar un muestreo aleatorio con reemplazo<\/b> (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), donde se retiene la predicci\u00f3n mayoritaria en t\u00e9rminos de n\u00famero de ocurrencia o de probabilidad<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

La principal fortaleza del bagging reside en su capacidad para reducir la varianza sin aumentar el sesgo<\/b>. 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 mejores decisiones<\/b> que fiarse de un solo experto.<\/p>\n\n\n\n

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M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el ensacado en el aprendizaje autom\u00e1tico<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

En resumen, la agregaci\u00f3n de varios modelos de alta varianza<\/b> se utiliza para capturar mejor las variaciones presentes en cada conjunto de entrenamiento. Este enfoque permite suavizar los errores de predicci\u00f3n individuales<\/b> emitidos por los diferentes modelos, a fin de construir un modelo global de baja varianza<\/b> combinando las predicciones de varios modelos de altas varianzas (overfitting). El Bagging ha sido especialmente popularizado a trav\u00e9s de los Random Forests (bosques aleatorios)<\/a> que son el resultado del entrenamiento en paralelo de \u00e1rboles de decisiones, un tipo de modelo conocido por su alta varianza.<\/p>\n\n\n\n

Boosting: Aprendizaje Secuencial para la Reducci\u00f3n de Errores<\/h2>\n\n\n\n

A diferencia del Bagging<\/b>, el boosting<\/b> sigue un m\u00e9todo secuencial<\/b> en la construcci\u00f3n del modelo final. Los predictores individuales se dicen d\u00e9biles<\/b> (underfitting) y se construyen en serie<\/b>, 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 AdaBoost (Adaptive Boosting)<\/strong>, el Gradient Boosting<\/b> y sus variantes XGBoost<\/b>, LightGBM<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

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El proceso comienza con un aprendiz d\u00e9bil realizando predicciones sobre el conjunto de datos de entrenamiento. Las instancias mal predichas<\/b> son entonces identificadas por el algoritmo de Boosting que les asigna pesos m\u00e1s elevados<\/b>. 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 Bagging<\/b>, 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.<\/p>\n\n\n\n

El Gradient Boosting<\/b> lleva el concepto de Boosting<\/b> m\u00e1s lejos utilizando un enfoque basado en la minimizaci\u00f3n de gradientes para ajustar las predicciones. Cada nuevo modelo se entrena para corregir los residuos de las predicciones anteriores<\/b> siguiendo la direcci\u00f3n del gradiente de la funci\u00f3n de p\u00e9rdida, lo que permite una optimizaci\u00f3n m\u00e1s precisa y efectiva.<\/p>\n\n\n\n

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Formarse en Boosting en Machine Learning<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Diferencias Clave y Compromisos<\/h2>\n\n\n\n

1. Enfoque de Entrenamiento:<\/h3>\n\n\n\n