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. 2

Польза ансамблей заключается в том, что они позволяют:

• В совокупности получить более сложную модель, чем каждая в отдельности. 4
• Уменьшить разбор. 4
• Избежать переобучения или недообучения. 4
• Работать с признаками разной природы (использовать разные алгоритмы). 4

Некоторые области применения ансамблей:

• Обнаружение аномалий. 1 Объединение нескольких алгоритмов обнаружения аномалий делает их более надёжными. 1
• Оптимизация портфеля. 1 Сбор прогнозов из различных моделей для принятия более эффективных инвестиционных решений. 1
• Прогнозирование оттока клиентов. 1 Объединение результатов различных моделей, отражающих различные аспекты поведения клиентов. 1
• Медицинская диагностика. 1 Более точное прогнозирование заболеваний на основе различных источников медицинских данных и диагностических моделей. 1
• Кредитный скоринг. 1 Повышение точности моделей кредитного скоринга путём объединения результатов различных моделей оценки кредитного риска. 1