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。
集成學習的優點在于它可以通過組合多個模型的優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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