Metode ensemble

Boosting di rancang untuk masalah kelas biner, menciptakan kumpulan dari tiga klasifikasi yang lemah pada satu waktu. klasifikasi pertama (atau hipotesis) adalah memproses subset acak dari data training yang tersedia. klasifikasi kedua adalah subset yang berbeda dari dataset asli, dimana hasil dari klasifikasi pertama yang sudah benar di klasifikasi dan setengahnya lagi salah diklasifikasi. klasifikasi ketiga kemudian dilatih dengan contoh di mana klasifikasi pertama dan klasifikasi kedua tidak setuju. Ketiga pengklasifikasi ini kemudian digabungkan melalui suara mayoritas tiga arah.