Nennen Sie eine Ensemble-Lernmethode, außer Bagging und Boosting?

Neben Bagging und Boosting gehören zu den Ensemble-Methoden ** stacking (Stapeln)**. Beim Stacking werden mehrere verschiedene Modelle auf demselben Datensatz trainiert, und ihre Vorhersagen werden als Eingaben für ein Meta-Modell verwendet, das lernt, die endgültige Prognose zu machen. Dies ermöglicht es, die Stärken verschiedener Algorithmen zu kombinieren und die Vorhersagequalität zu verbessern.