앙상블 학습법
통계학과 기계 학습에서 앙상블 학습법()은 학습 알고리즘()들을 따로 쓰는 경우에 비해 더 좋은 예측 성능을 얻기위해 다수의 학습 알고리즘을 사용하는 방법이다.
통계 역학()에서의 통계적 앙상블과 달리 기계 학습에서의 앙상블은 대체 모델들의 단단한 유한 집합을 가리키지만, 일반적으로 그러한 대체 모델 사이에 훨씬 더 유연한 구조를 허용한다.

각주 및 참고자료 

분류 알고리즘
기계 학습