Ensemble Learning ist eine
Methode des maschinellen Lernens, bei der mehrere Modelle zusammenarbeiten, um
eine Vorhersage zu treffen. Indem man die Vorhersagen der verschiedenen Modelle
aggregiert, kann man die Vorhersagegenauigkeit erhöhen und das Risiko von
Fehlern verringern.
