Also known as: Ensemble Methods
Ансамблевое обучение — это подход машинного обучения, который объединяет несколько моделей или алгоритмов для достижения лучшей предсказательной эффективности, чем у отдельных компонентов. Распространенные примеры включают bagging, boosting, random forests и stacked models.
The use of multiple machine learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone.