集成學習(Ensemble Learning)是機器學習領域中的一種方法，通過將多個模型組合在一起，以提高整體模型的準確性和魯棒性。集成學習的基本思想是，通過組合多個模型的預測結果，來減少模型的偏差和方差，從而提高模型的泛化能力。
集成學習算法可以分為兩大類：基于個體學習器的集成方法和基于元學習器的集成方法。
基于個體學習器的集成方法：將多個相同類型的學習器集成起來，如隨機森林(Random Forest)、Adaboost、Bagging、Stacking等。其中，隨機森林是一種基于決策樹的集成學習算法，Adaboost是一種基于加權投票的集成學習算法，Bagging是一種基于自助采樣的集成學習算法，Stacking是一種基于元學習器的集成學習算法。
基于元學習器的集成方法：將多個不同類型的學習器集成起來，如結合分類器(Classifier Combination)、結合回歸器(Regressor Combination)等。其中，結合分類器是一種基于投票的集成學習算法，結合回歸器是一種基于加權平均的集成學習算法。
集成學習的優(yōu)點在于它可以通過組合多個模型的優(yōu)點來減少模型的缺陷，從而提高整體模型的性能。但是，集成學習也存在一些缺點，如計算復雜度高、模型解釋性差等。
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