Apprentissage d'Ensemble
E
Apprentissage d'Ensemble
Définition
Une approche de machine learning qui combine plusieurs modèles pour produire de meilleures prédictions qu'un modèle individuel. Les techniques incluent le bagging (Random Forest), le boosting (XGBoost, AdaBoost) et le stacking, qui exploitent la diversité des différents apprenants.