Что такое ансамбли в алгоритмах, и чем они полезны?

Ансамбли в алгоритмах — это техника машинного обучения, использующая несколько обученных алгоритмов с целью получения лучшей предсказательной эффективности, чем можно было бы получить от каждого алгоритма по отдельности. ru.wikipedia.org

Польза ансамблей заключается в том, что они позволяют:

• В совокупности получить более сложную модель, чем каждая в отдельности. learnmachinelearning.fandom.com
• Уменьшить разбор. learnmachinelearning.fandom.com
• Избежать переобучения или недообучения. learnmachinelearning.fandom.com
• Работать с признаками разной природы (использовать разные алгоритмы). learnmachinelearning.fandom.com

Некоторые области применения ансамблей:

• Обнаружение аномалий. www.geeksforgeeks.org Объединение нескольких алгоритмов обнаружения аномалий делает их более надёжными. www.geeksforgeeks.org
• Оптимизация портфеля. www.geeksforgeeks.org Сбор прогнозов из различных моделей для принятия более эффективных инвестиционных решений. www.geeksforgeeks.org
• Прогнозирование оттока клиентов. www.geeksforgeeks.org Объединение результатов различных моделей, отражающих различные аспекты поведения клиентов. www.geeksforgeeks.org
• Медицинская диагностика. www.geeksforgeeks.org Более точное прогнозирование заболеваний на основе различных источников медицинских данных и диагностических моделей. www.geeksforgeeks.org
• Кредитный скоринг. www.geeksforgeeks.org Повышение точности моделей кредитного скоринга путём объединения результатов различных моделей оценки кредитного риска. www.geeksforgeeks.org