La incertidumbre presenta circunstancias desconocidas o información incompleta que puede ser difícil de manejar con un solo modelo de un algoritmo de aprendizaje automático tradicional. Posiblemente están limitados por datos inadecuados, un modelo ambiguo y el rendimiento del aprendizaje para hacer una predicción. Por lo tanto, se propone el modelado en conjunto como un modelo poderoso para mejorar las capacidades predictivas y la robustez. Este estudio tiene como objetivo aplicar la predicción bayesiana al modelado en conjunto porque puede codificar dependencias condicionales entre variables y presentar el modelo de razonamiento utilizando el modelo BMIC. El BMIC ha aclarado el conocimiento en el modelo que está listo para aprender. Luego, se seleccionó como el modelo base para integrarse con algoritmos bien conocidos como la regresión logística, los vecinos más cercanos, los árboles de decisión, los bosques aleatorios, las máquinas de soporte vectorial (SVM), las redes neuronales, Naive Bayes y los clasificadores XGBoost. Además, se consideraron la red neuronal bayesiana (BNN) y la red neuronal bayesiana probabilística (PBN) para comparar su rendimiento como un solo modelo. Los hallazgos de este estudio indican que el modelo en conjunto del BMIC con algunos algoritmos tradicionales, que son SVM, bosque aleatorio, redes neuronales y clasificadores XGBoost, devuelve un 96.3% de precisión del modelo en la predicción. Proporciona un modelo más confiable y un enfoque versátil para apoyar la toma de decisiones.