O que são ensembles e como funcionam?

Ensembles são técnicas de aprendizado de máquina que combinam múltiplos modelos para melhorar a precisão e a robustez das previsões. A ideia principal é que, ao juntar as previsões de vários modelos, é possível reduzir o erro e aumentar a generalização. Existem duas abordagens principais para ensembles: 1. Bagging (Bootstrap Aggregating): Essa técnica envolve treinar vários modelos (geralmente do mesmo tipo) em diferentes subconjuntos dos dados, gerados por amostragem com reposição. O resultado final é obtido pela média (para regressão) ou pela votação (para classificação) das previsões dos modelos. Um exemplo famoso de bagging é o Random Forest. 2. Boosting: Ao contrário do bagging, o boosting treina modelos sequencialmente, onde cada novo modelo tenta corrigir os erros do anterior. Os modelos são combinados de forma a dar mais peso às previsões que foram erradas. Um exemplo popular de boosting é o AdaBoost. Em resumo, ensembles funcionam ao combinar a força de múltiplos modelos para melhorar a performance geral, aproveitando a diversidade entre eles.