Metode ensemble

Metode ensemble atau metode ansamble adalah algoritma dalam pembelajaran mesin (machine learning) dimana algoritma ini sebagai pencarian solusi prediksi terbaik dibandingkan dengan algoritma yang lain karena metode ensemble ini menggunakan beberapa algoritma pembelajaran untuk pencapaian solusi prediksi yang lebih baik daripada algoritma yang bisa diperoleh dari salah satu pembelajaran algoritma kosituen saja. Tidak seperti ansamble statistika didalam mekanika statistika biasanya selalu tak terbatas. Ansemble Pembelajaran hanya terdiri dari seperangkat model alternatif yang bersifat terbatas, namun biasanya memungkinkan untuk menjadi lebih banyak lagi struktur fleksibel yang ada diantara alternatif model itu sendiri.

Evaluasi prediksi dari ensemble biasanya memerlukan banyak komputasi daripada evaluasi prediksi model tunggal (single model), jadi ensemble ini memungkinkan untuk mengimbangi poor learning algorithms oleh performasi lebih dari komputasi itu.

Algoritma cepat(fast algorithms) seperti decision trees biasanya dipakai dalam metode ensemble ini seperti random forest, meskipun algoritma yang lebih lambat dapat memperoleh manfaat dari teknik ensemble juga.