Istnieją różne rodzaje metod zespołowych, w tym:
- Bagging (agregacja Bootstrap): Pakowanie to metoda zespołowa, która tworzy wiele próbek ładowanych metodą ładowania początkowego z danych szkoleniowych. Każda próbka ładowana jest używana do uczenia modelu podstawowego, a przewidywania modeli podstawowych są następnie uśredniane w celu uzyskania ostatecznej prognozy.
- Wzmocnienie (Wzmocnienie adaptacyjne): Wzmacnianie to metoda zespołowa, która sekwencyjnie uczy modele podstawowe. Każdy model podstawowy jest szkolony na tych samych danych szkoleniowych, ale po przeszkoleniu każdego modelu dane są ponownie ważone. Punktom danych, które zostały błędnie sklasyfikowane w poprzednim modelu, przypisuje się wyższą wagę, tak więc kolejne modele skupiają się na tych punktach danych.
- Losowe lasy: Lasy losowe to metoda zespołowa, która buduje zestaw drzew decyzyjnych. Każde drzewo decyzyjne jest trenowane na innym podzbiorze danych uczących, a ostateczne przewidywanie jest dokonywane większością głosów lub poprzez uśrednianie przewidywań poszczególnych drzew decyzyjnych.
Metody zespołowe są często dokładniejsze niż modele pojedyncze, ponieważ mogą pomóc w zmniejszeniu wariancji i obciążenia modelu. Można ich również użyć do poprawy odporności modelu, ponieważ mogą pomóc w zapobieganiu nadmiernemu dopasowaniu modelu do danych szkoleniowych.