Какие ансамблевые методы знаешь? Какие группы ансамблевых методов существуют?

Ансамблевые методы — это подходы в машинном обучении, которые объединяют несколько моделей для улучшения качества предсказаний по сравнению с отдельными моделями.

Основные группы ансамблевых методов:

1. Бэггинг (Bagging) — обучение нескольких моделей на разных подвыборках данных с возвращением (bootstrap sampling), затем усреднение или голосование результатов. Пример: случайный лес (Random Forest).

2. Бустинг (Boosting) — последовательное обучение моделей, где каждая следующая модель пытается исправить ошибки предыдущих. Итоговое предсказание — взвешенное объединение всех моделей. Примеры: AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost.

3. Стекинг (Stacking) — объединение разных моделей (разных алгоритмов) с помощью мета-модели, которая обучается на выходах базовых моделей для получения финального предсказания.

4. Вариации и гибриды — комбинации вышеперечисленных методов или их модификации.

Ансамбли позволяют повысить устойчивость и точность моделей за счёт снижения переобучения и ошибок отдельных моделей.