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アンサンブル・ラーニング
アンサンブル・ラーニングはアンサンブル・メソッドを用いた機械学習である。統計や機械学習で使われるアンサンブル・メソッドでは、さまざまな学習アルゴリズムの有限集合を使用することで、単一の学習アルゴリズムよりも優れた結果を得る 。一連のアルゴリズムの計算は、単一のアルゴリズムの計算よりも時間がかかるが、より浅い計算深度で、ほぼ同等の良好な結果を得ることができる。
アンサンブル・ラーニングの重要な応用領域は、決定木である。大きな決定木は、ルートからリーフまで多くの決定ノードがあり、それらすべてが不確実性の下でトラバースされるため、エラー率と分散が大きくなる傾向がある。たとえば、バギングは多くの小さな決定木を計算し、それらの結果の平均を使用する。これにより、分散（したがってエラー率）が大幅に減少する。