Ансамблевое обучение или бустинг стало одним из самых многообещающих подходов к анализу данных в методах машинного обучения. Первоначально метод был предложен как ансамблевые методы, основанные на принципе генерации множественных прогнозов и среднего голосования среди отдельных классификаторов.Ключевые причины успеха алгоритмов статистического повышения: