Ensemble par vote

Un ensemble par vote entraîne plusieurs classifieurs diversifiés indépendamment et combine leurs prédictions par un vote : le vote dur sélectionne la classe choisie par la majorité des modèles, tandis que le vote souple moyenne leurs estimations de probabilité de classe, éventuellement avec des poids par modèle. La combinaison surpasse généralement tout membre individuel et ne nécessite aucune formation supplémentaire une fois les modèles de base ajustés.