集成学习是一种常用的机器学习策略，它通过结合多个模型来提高预测的准确性和稳定性。本文将介绍集成学习的基本概念、常用方法和应用场景。
常用集成学习方法
- Bagging：通过从原始数据集中有放回地抽取样本，构建多个模型，并最终通过投票或平均等方式合并结果。
- Boosting：通过迭代地训练多个模型，每个模型都对前一个模型的错误进行纠正，最终组合成一个强分类器。
- Stacking：使用多个不同的模型作为基模型，然后将这些基模型的输出作为另一个模型的输入。
应用场景
集成学习在以下场景中表现出色：
- 分类问题：如文本分类、图像分类等。
- 回归问题：如房价预测、股票价格预测等。
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想要深入了解集成学习，可以参考以下教程：