Det finnes forskjellige typer ensemblemetoder, inkludert:
- Bagging (Bootstrap Aggregating): Bagging er en ensemblemetode som lager flere bootstrapped prøver fra treningsdataene. Hver prøve med støvler brukes til å trene en basismodell, og spådommene til basismodellene beregnes deretter for å lage den endelige prediksjonen.
- Forsterkning (tilpasset boosting): Boosting er en ensemblemetode som trener basismodeller sekvensielt. Hver basismodell er trent på de samme treningsdataene, men dataene vektes på nytt etter at hver modell er trent. Datapunktene som er feilklassifisert av forrige modell, tillegges høyere vekt, slik at de påfølgende modellene fokuserer på disse datapunktene.
- Tilfeldige skoger: Tilfeldige skoger er en ensemblemetode som bygger et sett med beslutningstrær. Hvert beslutningstre er trent på en annen delmengde av treningsdataene, og den endelige prediksjonen gjøres ved flertallsavstemning eller gjennomsnitt av prediksjonene til de individuelle beslutningstrene.
Ensemblemetoder er ofte mer nøyaktige enn enkeltmodeller, da de kan bidra til å redusere variansen og skjevheten til modellen. De kan også brukes til å forbedre robustheten til modellen, da de kan bidra til å forhindre at modellen overtilpasser treningsdataene.