Il existe différents types de méthodes d'ensemble, notamment :
- Bagging (agrégation Bootstrap) : Le bagging est une méthode d'ensemble qui crée plusieurs échantillons bootstrapés à partir des données d'entraînement. Chaque échantillon bootstrap est utilisé pour former un modèle de base, et les prédictions des modèles de base sont ensuite moyennées pour effectuer la prédiction finale.
- Boosting (Boosting adaptatif) : Le boosting est une méthode d'ensemble qui entraîne les modèles de base de manière séquentielle. Chaque modèle de base est entraîné sur les mêmes données d'entraînement, mais les données sont repondérées après l'entraînement de chaque modèle. Les points de données mal classés par le modèle précédent reçoivent un poids plus élevé, de sorte que les modèles suivants se concentrent sur ces points de données.
- Forêts aléatoires : Les forêts aléatoires sont une méthode d'ensemble qui construit un ensemble d'arbres de décision. Chaque arbre de décision est formé sur un sous-ensemble différent des données de formation, et la prédiction finale est effectuée par vote majoritaire ou en faisant la moyenne des prédictions des arbres de décision individuels.
Les méthodes d'ensemble sont souvent plus précises que les modèles uniques, car elles peuvent contribuer à réduire la variance et le biais du modèle. Ils peuvent également être utilisés pour améliorer la robustesse du modèle, car ils peuvent contribuer à empêcher le modèle de surajuster les données d'entraînement.