Bagging ve boosting dışında, topluluk yöntemleri arasında ** stacking (kümelenme)** bulunur. Stacking'de, farklı birkaç model aynı veri seti üzerinde eğitilir ve ardından tahminleri, nihai tahmini yapmak için eğitim alan bir meta-modelin girişleri olarak kullanılır. Bu, farklı algoritmaların güçlü yönlerini birleştirmeye ve tahmin kalitesini artırmaya olanak tanır.

Önceki Sonraki