Има различни видове методи на ансамбъл, включително:
- Бегиране (Bootstrap Aggregating): Поставянето в торби е метод на ансамбъл, който създава множество стартиращи проби от данните за обучение. Всяка стартираща проба се използва за обучение на базов модел и прогнозите на базовите модели след това се осредняват, за да се направи окончателното прогнозиране.
- Усилване (Адаптивно усилване): Повишаването е метод на ансамбъл, който обучава базовите модели последователно. Всеки базов модел се обучава на едни и същи данни за обучение, но данните се претеглят, след като всеки модел бъде обучен. Точките от данни, които са неправилно класифицирани от предишния модел, получават по-висока тежест, така че следващите модели да се фокусират върху тези точки от данни.
- Случайни гори: Случайните гори са метод на ансамбъл, който изгражда набор от дървета на решенията. Всяко дърво на решенията се обучава на различно подмножество от данните за обучение и окончателната прогноза се прави чрез гласуване с мнозинство или осредняване на прогнозите на отделните дървета на решения.
Ансамбълните методи често са по-точни от единичните модели, тъй като могат да помогнат за намаляване на дисперсията и отклонението на модела. Те могат също да се използват за подобряване на устойчивостта на модела, тъй като могат да помогнат за предотвратяване на прекомерното приспособяване на модела към данните за обучение.