Некоторые преимущества использования ансамблевых методов для решения задач классификации и регрессии:

Для классификации:

• Улучшение предсказательных характеристик. 1 Ансамблевые методы обычно дают более высокую точность и лучшие показатели по таким метрикам, как F1-score, по сравнению с одиночными моделями за счёт уменьшения общей ошибки. 1
• Повышенная устойчивость. 1 Усредняя прогнозы нескольких моделей, ансамбли менее чувствительны к особенностям или шуму в обучающих данных и специфическим слабостям отдельных моделей. 1 Это помогает снизить риск чрезмерной подгонки. 1
• Лучшее обобщение. 1 Ансамблевые методы охватывают более широкий спектр паттернов и с меньшей вероятностью будут предвзято относиться к конкретным аспектам обучающего набора. 1

Для регрессии:

• Эффективный подход при большом объёме данных. 2 Большое количество данных позволяет лучше обучить базовые модели и обеспечить более надёжные предсказания. 2
• Снижение риска переобучения. 2 Ансамблевые методы компенсируют ошибки отдельных моделей. 2

Ансамблевые методы широко используются в различных областях, например в компьютерном зрении для автономных систем, обнаружении финансового мошенничества, анализе медицинских изображений. 1