Por que combinar vários modelos (ensemble)?

Combinar vários modelos (ensemble) é uma técnica utilizada para melhorar a precisão e a robustez das previsões em comparação com um único modelo. Aqui estão algumas razões para isso: 1. Redução de Erros: Modelos diferentes podem cometer erros em diferentes partes dos dados. Ao combinar suas previsões, é possível reduzir a variabilidade e melhorar a precisão geral. 2. Aumento da Robustez: Um ensemble pode ser mais resistente a overfitting, pois combina as forças de vários modelos, tornando a previsão mais estável. 3. Diversidade de Modelos: Modelos diferentes podem capturar diferentes padrões nos dados. A combinação deles permite aproveitar essa diversidade. 4. Melhoria na Generalização: Um ensemble tende a generalizar melhor em dados não vistos, pois considera múltiplas perspectivas. 5. Flexibilidade: É possível combinar modelos de diferentes tipos (por exemplo, árvores de decisão, redes neurais, etc.), o que pode levar a melhores resultados. Esses fatores tornam a combinação de modelos uma estratégia poderosa em aprendizado de máquina e estatística.