集成学习（Ensemble Learning）通过结合多个模型的预测结果，提升整体性能。以下是典型应用场景与技术解析：
📌 核心概念
- Bagging：通过自助采样生成多个子集，训练独立模型（如随机森林）
- Boosting：按序训练模型，逐步修正前序错误（如XGBoost、Adaboost）
- Stacking：使用元模型对多个基础模型输出进行二次学习
🧪 实战案例解析
1. 金融风控预测
- 使用随机森林与逻辑回归的集成
- 特征工程：历史交易数据 + 用户行为日志
- 效果提升：F1分数从0.78 → 0.89
2. 医疗影像诊断
- 深度学习模型（CNN）与传统特征提取的结合
- 多模型投票机制：3个模型达成一致时才输出结果
- 案例链接：/ai_tutorials/medical_ai_case
3. 推荐系统优化
- 基于协同过滤与深度学习的混合模型
- 动态权重分配：根据用户活跃度调整模型贡献度
- 实时更新：每小时同步新数据训练模型
⚙️ 工具推荐
- Scikit-learn：提供Bagging、Boosting实现
- XGBoost：高效梯度提升框架
- TensorFlow/PyTorch：构建自定义集成模型