Machine Learning 20 juin 2026 6 min de lecture

Ensemble Learning expliqué

Découvrez comment la combinaison de plusieurs modèles faibles crée un modèle fort grâce au bagging, boosting et stacking.

Qu'est-ce que l'Ensemble Learning ?

L'apprentissage d'ensemble combine plusieurs modèles de base pour produire un modèle prédictif optimal.

Bagging : Entraîne des modèles sur des sous-ensembles aléatoires de données (ex: Random Forest).
Boosting : Entraîne des modèles séquentiellement, chacun corrigeant les erreurs du précédent (ex: XGBoost, LightGBM).
Stacking : Combine les prédictions de plusieurs modèles à l'aide d'un méta-modèle.

XGBoostEnsemble LearningBoosting

Zakaria Kassemi

Data Scientist & Ingénieur IA — Maroc