Ensemble Learning é uma abordagem que utiliza a combinação de diversos algoritmos ou modelos individuais (também conhecidos como "weak learners") para criar um modelo mais forte. Os métodos de ensemble podem reduzir o overfitting e aumentar a precisão. Exemplos comuns incluem métodos como Bagging (e.g., Random Forest), Boosting (e.g., Gradient Boosting Machines), e Stacking.