Obstajajo različne vrste ansambelskih metod, vključno z:
- Bagging (Bootstrap Aggregating): Vrečkanje je metoda ansambla, ki ustvari več zagonskih vzorcev iz podatkov o usposabljanju. Vsak zagonski vzorec se uporabi za usposabljanje osnovnega modela, napovedi osnovnih modelov pa se nato povprečijo, da se naredi končna napoved.
- Pospeševanje (Adaptive Boosting): Boosting je metoda ansambla, ki zaporedno usposablja osnovne modele. Vsak osnovni model se uri na istih podatkih za usposabljanje, vendar se podatki po urjenju vsakega modela ponovno utežijo. Podatkovne točke, ki jih prejšnji model napačno razvrsti, dobijo višjo težo, tako da se naslednji modeli osredotočajo na te podatkovne točke.
- Naključni gozdovi: Naključni gozdovi so metoda ansambla, ki gradi niz odločitvenih dreves. Vsako odločitveno drevo se uri na drugi podmnožici učnih podatkov, končna napoved pa je narejena z večino glasov ali povprečenjem napovedi posameznih odločitvenih dreves.
Ansambelske metode so pogosto natančnejše od posameznih modelov, saj lahko pomagajo zmanjšati varianco in pristranskost modela. Uporabijo se lahko tudi za izboljšanje robustnosti modela, saj lahko pomagajo preprečiti, da bi se model prekomerno prilagodil podatkom o usposabljanju.