Eine Technik des maschinellen Lernens, bei der die Vorhersagen mehrerer einzelner Lernmodelle (Basislerner) kombiniert werden, um eine robustere und oft genauere Gesamtvorhersage zu erzielen als jedes einzelne Modell allein.