Algoritmos ensemble combinam múltiplos modelos fracos em um único modelo forte, aumentando a precisão e robustez em comparação com modelos individuais.

Algoritmos ensemble são simples e mais rápidos do que modelos individuais, especialmente para problemas de classificação.

Algoritmos ensemble evitam a necessidade de otimização de hiperparâmetros, proporcionando sempre bons resultados.

Algoritmos ensemble são limitados a apenas uma técnica de aprendizado supervisionado e não podem ser utilizados em aprendizado não supervisionado.

Algoritmos ensemble combinam modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado para uma melhor generalização.