Quelle est la méthode d'ensemble d'apprentissage, en plus du bagging et du boosting?

Outre le bagging et le boosting, les méthodes d'ensemble incluent ** stacking (empilement)**. Dans le stacking, plusieurs modèles différents sont entraînés sur le même ensemble de données, puis leurs prédictions sont utilisées comme entrées pour un méta-modèle, qui apprend à faire la prédiction finale. Cela permet de combiner les points forts de différents algorithmes et d'améliorer la qualité des prédictions.