¿Cuál es el método de ensamblaje de aprendizaje, además de bagging y boosting?

Además del bagging y boosting, los métodos de ensamblaje incluyen ** stacking (apilamiento)**. En stacking, varios modelos diferentes se entrenan en el mismo conjunto de datos, y luego sus predicciones se utilizan como entradas para un meta-modelo, que aprende a hacer la predicción final. Esto permite combinar las fortalezas de diferentes algoritmos y mejorar la calidad de las predicciones.