集成学习

集成学习是一种强大的机器学习方法，它通过构建并结合多个学习器（也称为“基学习器”或“弱学习器”）的预测结果来完成学习任务。集成学习的主要目的是通过结合多个学习器的预测结果来提高模型的泛化能力和鲁棒性，降低单一学习器可能存在的过拟合或欠拟合风险。