Υπάρχουν διάφοροι τύποι μεθόδων συνόλου, όπως:
- Συσκευασία (Συγκεντρωτική εκκίνηση): Το Bagging είναι μια μέθοδος συνόλου που δημιουργεί πολλαπλά bootstrapped δείγματα από τα δεδομένα εκπαίδευσης. Κάθε δείγμα bootstrapped χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση ενός βασικού μοντέλου και οι προβλέψεις των βασικών μοντέλων υπολογίζονται στη συνέχεια για να γίνει η τελική πρόβλεψη.
- Ενίσχυση (Adaptive Boosting): Η ενίσχυση είναι μια μέθοδος συνόλου που εκπαιδεύει τα βασικά μοντέλα διαδοχικά. Κάθε βασικό μοντέλο εκπαιδεύεται στα ίδια δεδομένα εκπαίδευσης, αλλά τα δεδομένα σταθμίζονται εκ νέου μετά την εκπαίδευση κάθε μοντέλου. Στα σημεία δεδομένων που ταξινομούνται εσφαλμένα από το προηγούμενο μοντέλο δίνεται μεγαλύτερη βαρύτητα, έτσι ώστε τα επόμενα μοντέλα να επικεντρώνονται σε αυτά τα σημεία δεδομένων.
- Τυχαία δάση: Τα τυχαία δάση είναι μια μέθοδος συνόλου που δημιουργεί ένα σύνολο δέντρων αποφάσεων. Κάθε δέντρο απόφασης εκπαιδεύεται σε ένα διαφορετικό υποσύνολο των δεδομένων εκπαίδευσης και η τελική πρόβλεψη γίνεται με πλειοψηφία ή με τον μέσο όρο των προβλέψεων των μεμονωμένων δέντρων αποφάσεων.
Οι μέθοδοι συνόλου είναι συχνά πιο ακριβείς από τα μεμονωμένα μοντέλα, καθώς μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση της διακύμανσης και της μεροληψίας του μοντέλου. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη βελτίωση της στιβαρότητας του μοντέλου, καθώς μπορούν να βοηθήσουν στην αποφυγή υπερβολικής προσαρμογής του μοντέλου στα δεδομένα εκπαίδευσης.