Ele usa uma única técnica de aprendizado para fazer previsões.

Ele combina múltiplos modelos para melhorar a precisão geral do modelo.

Ele é mais simples do que um único modelo de aprendizado.

Ele requer que o modelo base seja não supervisionado.

Ele é mais eficaz com modelos de aprendizado linear.