Aprendizaje Ensamble en Línea

El Aprendizaje Ensamble en Línea combina múltiples aprendices base que se entrenan incrementalmente en un flujo de datos, actualizando cada modelo una observación a la vez. Al agregar las predicciones de diversos aprendices en línea, el ensamble logra una precisión y robustez que superan a cualquier modelo incremental individual, mientras se adapta continuamente a las distribuciones de datos cambiantes.