什么是集成学习？

集成学习是一种机器学习方法，通过将多个基本模型的预测结果进行组合，以提高整体模型的准确性和鲁棒性。在集成学习中，基本模型可以是同一种算法的不同实例，也可以是不同算法的组合。

集成学习的核心思想是通过多个模型的集成，弥补单一模型的不足，从而获得更好的性能。常见的集成学习方法包括投票法、平均法、堆叠法等。投票法是指通过多个模型的投票结果来决定最终的预测结果；平均法是指将多个模型的预测结果进行平均；堆叠法是指将多个模型的预测结果作为输入，再通过一个元模型进行预测。

集成学习在实际应用中具有广泛的应用场景。例如，在金融领域，可以利用集成学习来进行信用评分和风险预测；在医疗领域，可以利用集成学习来进行疾病诊断和预测；在计算机视觉领域，可以利用集成学习来进行目标检测和图像分类。

选择适合的集成学习算法需要考虑多个因素，包括数据集的特点、模型的性能和计算资源的限制等。常用的集成学习算法包括随机森林、梯度提升树、AdaBoost等。

与单一模型相比，集成学习具有多个优势。首先，集成学习可以降低模型的方差，提高模型的泛化能力；其次，集成学习可以通过模型的多样性来增加模型的鲁棒性；最后，集成学习可以通过模型的组合来减少模型的偏差，提高模型的准确性。