Metode ensemble

Boosting merupakan cara untuk menghasilkan beberapa model atau penggolongan untuk prediksi atau klasifikasi, dan juga menggabungkan prediksi dari berbagai model ke dalam prediksi tunggal. Bagging adalah pendekatan iteratif untuk menghasilkan pengklasifikasi yang kuat, yang mampu mencapai kesalahan training seminimal mungkin dari sekelompok pengklasifikasi yang lemah. yang masing-masing hampir tidak dapat melakukan lebih baik daripada tebakan acak.