Ансамблевое обучение — техника МО, использующая несколько обученных алгоритмов с целью повышения эффективности предсказаний (иногда переводят как "предсказательная эффективность - predictive performance), чем можно было бы получить от каждого алгоритма по отдельности. Ансамбль моделей в машинном обучении состоит из конкретного конечного множества альтернативных моделей, но, обычно, позволяет существовать существенно более гибким структурам. При использовании ансамблевых методов алгоритмы учатся одновременно и могут исправлять ошибки друг друга...

​Эта статья представляет собой анализ того, как методы классификации машинного обучения помогают улучшить качество данных и улучшить понимание данных о клиентах. Низкое качество данных может привести к неточному анализу и принятию решений в информационных системах. Алгоритмы классификации машинного обучения (ML) стали эффективными инструментами для решения широкого спектра проблем с качеством данных путем автоматического поиска и исправления аномалий в наборах данных. Существуют различные методы...