Ansambel tertimbang adalah teknik pemrograman komputer yang digunakan untuk menggabungkan beberapa model atau solusi ansambel menjadi satu model untuk meningkatkan keakuratan hasil. Pembelajaran ensemble telah diterima secara luas sebagai alat yang ampuh untuk memecahkan masalah yang kompleks dengan menggabungkan prediksi terbaik dari beberapa penduga. Ansambel berbobot dapat dilihat sebagai perpanjangan dari konsep pembelajaran ansambel dengan memberikan bobot pada setiap model. Teknik ansambel berbobot memungkinkan model untuk menyempurnakan kepentingan relatif masing-masing model dalam ansambel.
Teknik ansambel berbobot digunakan oleh berbagai teknik pembelajaran mesin, termasuk mesin vektor dukungan (SVM), jaringan saraf, dan hutan acak. Hal ini juga diterapkan pada berbagai masalah, seperti pengenalan gambar, klasifikasi teks, dan prediksi.
Ansambel berbobot bekerja dengan mengambil prediksi beberapa model dan menggabungkannya berdasarkan skema pembobotan. Skema pembobotan diterapkan pada setiap prediksi dalam ansambel dan dengan membobot ulang prediksi setiap model, prediksi terbaik dapat dibuat.
Teknik ini menjadi lebih populer dalam beberapa tahun terakhir karena kemajuan dalam daya komputasi. Dengan menggabungkan beberapa model, metode ansambel tertimbang dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan model individual mana pun. Selain itu, dengan memberi bobot pada model yang berbeda secara berbeda, metode ini dapat memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan metode ansambel lainnya.
Ansambel berbobot adalah alat yang ampuh untuk memecahkan masalah kompleks dan menjadi semakin populer di bidang ilmu data. Ini adalah cara efektif untuk meningkatkan kinerja model dan memiliki potensi penerapan di berbagai bidang.
