Ensamble de votación

Un ensamble de votación entrena varios clasificadores diversos de forma independiente y combina sus predicciones mediante una votación: la votación dura (hard voting) selecciona la clase elegida por la mayoría de los modelos, mientras que la votación blanda (soft voting) promedia sus estimaciones de probabilidad de clase, opcionalmente con ponderaciones por modelo. La combinación generalmente supera a cualquier miembro individual y no requiere entrenamiento adicional después de ajustar los modelos base.