Técnicas Estadísticas

El ensamblaje bootstrap, o bagging, es una técnica de conjunto de aprendizaje automático que mejora la precisión del modelo combinando múltiples modelos.

La estadística frequentista se centra en la frecuencia de eventos para sacar conclusiones sobre poblaciones a partir de datos de muestra.

La validación cruzada K-Fold es una técnica para evaluar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático utilizando múltiples subconjuntos de datos.

El sobremuestreo es una técnica utilizada para equilibrar la distribución de clases en conjuntos de datos aumentando el número de instancias en la clase minoritaria.

La estadística paramétrica se basa en suposiciones sobre la distribución de los datos para la inferencia y las pruebas de hipótesis.