En un ensamble por votación, cada modelo integrante emite su propia predicción de forma independiente, y el resultado final se determina por mayoría simple (la categoría que más modelos eligieron) o por un promedio ponderado de las probabilidades que cada modelo asignó a cada categoría.
Cuándo resulta especialmente efectivo
Funciona mejor cuando los modelos combinados son razonablemente precisos mas cometen errores diferentes entre sí: si todos los modelos se equivocan exactamente en los mismos casos, combinarlos mediante votación no aporta ninguna mejora real sobre usar un solo modelo del grupo.