集成方法（Ensemble Methods）是机器学习中的一个重要类别，它通过组合多个学习器来提高预测的准确性和稳定性。下面是一些常见的集成学习方法：
- 随机森林（Random Forest）：通过构建多个决策树，并综合它们的预测结果来提高准确性。
- 梯度提升树（Gradient Boosting Trees）：通过迭代地训练决策树，每次都尝试纠正前一个树的错误。
- AdaBoost：一种迭代算法，它通过一系列的弱学习器来构建一个强学习器。
随机森林
要了解更多关于集成方法的内容，您可以访问我们的机器学习基础教程。
集成方法的优点
- 提高准确率：集成方法通常比单个学习器有更高的准确率。
- 减少过拟合：集成方法可以帮助减少过拟合的风险。
- 鲁棒性：集成方法对噪声和异常值有更好的鲁棒性。
集成方法的局限性
- 计算成本：集成方法通常需要更多的计算资源。
- 可解释性：集成方法通常比单个学习器更难解释。
希望这些信息能帮助您更好地理解集成方法。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。