¿Es una buena idea utilizar los resultados de múltiples algoritmos como características?

Question

Digamos que tengo un vector de características que utilizo para obtener un único resultado utilizando algún algoritmo de aprendizaje automático.

Pensé en utilizar múltiples variaciones de ese algoritmo para obtener múltiples resultados y luego simplemente concatenarlos en un gran vector de características para que un nuevo algoritmo me devuelva ese único resultado.

¿Aumentaría eso la precisión o la empeoraría?

Answer 1

Este es un método muy utilizado, llamado apilamiento Ver por ejemplo Bagging, boosting y stacking en el aprendizaje automático

Para responder a su pregunta: sí, es muy útil en algunos casos. Si lo cocinas adecuadamente con plegado, es casi seguro que la calidad no será peor que la de un modelo único.