Un agregador de pérdida es un método de aprendizaje automático que combina salidas o predicciones de múltiples modelos para producir una única predicción mejorada. Al agregar el comportamiento de modelos, puede reducir la varianza y mejorar la exactitud en comparación con depender de un solo modelo.
A type of machine learning algorithm that improves the performance of a model by combining the predictions of multiple models and using those predictions to make a single prediction. As a result, a loss aggregator can reduce the variance of the predictions and improve the accuracy of the predictions.