Apprentissage par ensemble

L'Apprentissage par Ensemble est une méthode d'apprentissage automatique qui améliore les performances prédictives en combinant plusieurs apprenants. Son objectif principal est d'accroître la capacité de généralisation et la stabilité du modèle en intégrant des apprenants diversifiés, réduisant ainsi le risque de surapprentissage. Dans les applications pratiques, l'Apprentissage par Ensemble est largement utilisé dans des domaines tels que la classification, la régression et la sélection de caractéristiques, améliorant efficacement l'efficacité et la précision pour résoudre des problèmes complexes.