Apprentissage ensembliste

En statistique et en apprentissage automatique, l'apprentissage ensembliste utilise plusieurs algorithmes d'apprentissage pour obtenir de meilleures prédictions.

Par exemple, l'ensemble de méthodes bagging, boosting et les forêts aléatoires est un exemple d'apprentissage ensembliste[1]. Un ensemble combine ${\displaystyle k}$ méthodes, ${\displaystyle M_{1}}$, ${\displaystyle M_{2}}$, ..., ${\displaystyle M_{k}}$.