Ensemble Learning is een techniek waarbij meerdere machine learning-modellen worden gecombineerd om betere voorspellingen te doen dan elk model afzonderlijk kan. De idee is dat diverse modellen samen wijzer zijn dan ieder individu.

Populaire ensemble-methoden zijn Random Forest, Gradient Boosting en Voting Classifiers. Deze benaderingen verbeteren zowel de nauwkeurigheid als de robuustheid van modellen, en worden veel gebruikt in professionele toepassingen.