Ensemble learning é uma abordagem em que, ao invés de confiar em um único modelo, combinamos múltiplos modelos de machine learning para buscar previsões mais precisas e mais consistentes. Isso é importante porque cada modelo tem seus pontos fortes e também suas limitações. Quando esses modelos são combinados, a tendência é reduzir erros individuais e melhorar a capacidade de generalização. Entre as principais técnicas dessa abordagem estão o bagging, o boosting e o stacking, cada uma com sua própria forma de combinar os modelos para chegar a um resultado final melhor.
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