Ansambl metodlari bir nechta asosiy modellarni birlashtirib, umumiy prognoz aniqligini oshirishga qaratilgan. Bagging tasodifiy namunalar va mustaqil asosiy o'rganuvchilar yaratib, qarorlarni o'rtacha yoki ko'pchilik ovozi bilan birlashtirish orqali dispersiyani kamaytiradi; Boosting esa ketma-ket asosiy modellarni og'irlik asosida o'qitib, oldingi xatolarni to'g'rilab biasni kamaytiradi