Todos podem cometer erros, inclusive os algoritmos
de aprendizado de máquina. Existem técnicas que podem
ser usadas para aumentar nossa confiança de que eles
farão previsões confiáveis. A ideia é usar uma coleção de
classificadores treinados em dados levemente diferentes
e usar todos para avaliar cada instância de entrada. Cada
um deles realiza a classificação e escolhemos a classe
mais votada como resultado. É correto afirmar que contém
apenas técnicas que podem ser usadas para aumentar a
confiabilidade nas previsões segundo essa ideia: