Der er forskellige typer af ensemblemetoder, herunder:
- Bagging (Bootstrap Aggregating): Bagging er en ensemblemetode, der skaber flere bootstrappede prøver fra træningsdataene. Hver prøve med støvler bruges til at træne en basismodel, og forudsigelserne fra basismodellerne beregnes derefter for at lave den endelige forudsigelse.
- Boosting (Adaptiv Boosting): Boosting er en ensemblemetode, der træner basismodeller sekventielt. Hver basismodel trænes på de samme træningsdata, men dataene vægtes igen, efter at hver model er trænet. De datapunkter, der er fejlklassificeret af den tidligere model, vægtes højere, således at de efterfølgende modeller fokuserer på disse datapunkter.
- Tilfældige skove: Tilfældige skove er en ensemblemetode, der bygger et sæt beslutningstræer. Hvert beslutningstræ trænes på en anden delmængde af træningsdataene, og den endelige forudsigelse foretages ved flertalsafstemning eller gennemsnit af forudsigelserne fra de individuelle beslutningstræer.
Ensemblemetoder er ofte mere præcise end enkeltmodeller, da de kan være med til at reducere modellens varians og skævhed. De kan også bruges til at forbedre modellens robusthed, da de kan være med til at forhindre, at modellen passer til træningsdataene.