集成学习示意图

集成学习是一种机器学习方法，它通过结合多个弱学习器来构建一个强学习器。这种方法的基本思想是，通过组合多个模型的预测结果，可以提高整体模型的性能。集成学习示意图展示了这个过程，图中包含了多个弱学习器和一个最终的强学习器。这些弱学习器可以是不同类型的模型，如决策树、神经网络或支持向量机等。在训练过程中，每个弱学习器都会对数据集进行训练，并生成自己的预测结果。然后，这些预测结果会被整合到一起，形成一个综合的预测结果。最后，这个综合的预测结果会作为强学习器的输出。通过这种方式，集成学习可以有效地提高模型的准确性和稳定性。