集成学习原理

集成学习是一种机器学习方法，它通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。这些学习器通常都是同质的，即它们的底层算法是相同的，但它们的参数可能不同。集成学习的目标是通过结合多个学习器的预测结果来提高整体的预测性能。这种方法可以有效地减少过拟合和欠拟合的风险，提高模型的稳定性和准确性。集成学习的原理主要包括两个方面：一是如何选择和训练多个学习器；二是如何结合这些学习器的预测结果以得到最终的预测结果。常见的集成学习方法有Bagging、Boosting和Stacking等。