ensemble

Ensemble是一种机器学习方法，它结合了多个模型的预测结果来做出最终决策。这种方法的基本思想是，通过组合多个模型的优点，可以降低单个模型的误差，从而提高整体的预测准确性。在实际应用中，Ensemble方法通常包括Bagging、Boosting和Stacking等技术。 例如，Bagging（自举汇聚法）通过训练多个基学习器并对其预测结果进行平均或投票来得到最终结果；Boosting（提升法）则通过训练一系列弱学习器并对其进行加权组合来提高整体性能；而Stacking（堆叠法）则是将多个基学习器的输出作为输入，再训练一个元学习器来进行最终的预测。