Ансамблевое обучение — это метод машинного обучения, который объединяет несколько базовых алгоритмов для повышения точности и устойчивости предсказаний. Он включает в себя техники агрегации, такие как бэггинг, бустинг и стекинг, каждая из которых имеет свои особенности. Главное преимущество этого подхода — снижение дисперсии ошибок и уменьшение переобучения за счёт усреднения результатов разных моделей. Это особенно полезно при работе с зашумленными данными или ограниченными обучающими выборками.