Композиция моделей — это метод машинного обучения, который объединяет несколько алгоритмов для улучшения качества прогнозов и обработки данных. Этот подход основывается на агрегации результатов разных моделей для получения более универсального решения. Стратегии композиции включают ансамблевые методы, в которых модели могут работать как параллельно, так и последовательно. Это позволяет им дополнять друг друга и снижать ошибки, присущие каждому отдельному алгоритму.