Jelaskan Keuntungan dan Kekurangan dari Metode ensemble

Ensembling adalah metode yang terbukti untuk meningkatkan akurasi model dan bekerja di sebagian besar kasus.

Ini adalah bahan utama untuk memenangkan hampir semua hackathon pembelajaran mesin.

Ensembling membuat model lebih kuat dan stabil sehingga memastikan kinerja yang layak pada uji kasus di sebagian besar skenario.

Untuk menangkap hubungan kompleks linier dan sederhana serta non-linear dalam data. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan dua model yang berbeda dan membentuk ensemble dua.