Conjunto de Apilamiento Regularizado

Regularized Stacking Ensemble es un método de ensamblado de dos niveles en el que las predicciones de múltiples modelos base diversos se combinan mediante un meta-aprendiz regularizado —típicamente regresión ridge, lasso o elastic net— para suprimir el sobreajuste en la capa de combinación. La regularización asegura que el meta-aprendiz asigne pesos estables y bien calibrados a las salidas de los modelos base en lugar de memorizar el ruido en las predicciones de los pliegues de entrenamiento.