集成方法（Ensemble Methods）是机器学习中通过组合多个模型来提升整体性能的策略。以下是常见集成技术及其原理：
1. 随机森林（Random Forest）🌳
- 通过Bagging技术构建多棵决策树
- 每棵树使用随机选择的特征子集训练
- 最终结果由所有树的投票决定
2. 梯度提升（Gradient Boosting）📈
- 采用Boosting思想迭代优化模型
- 每次添加新模型纠正前序错误
- 常见实现：XGBoost、LightGBM
3. 堆叠泛化（Stacking）🧱
- 使用元模型（meta-model）融合基模型输出
- 通过交叉验证生成组合策略
- 可实现更复杂的非线性关系建模
4. 模型融合实践建议 💡
- 特征层面：使用特征选择工具（如PCA）
- 模型层面：组合不同算法（如SVM+决策树）
- 投票机制：软投票（soft voting）比硬投票更稳定
- 权重分配：根据准确率动态调整模型权重
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