機器學習方法
集成算法是一種機器學習方法，它通過結合多個個體學習器（基學習器）的預測結果來提高模型的準確性。
這些個體學習器可能是不同類型的模型，如決策樹、神經網路等。集成算法的關鍵在於其能夠利用多個模型的優勢來彌補單個模型的不足，從而提升整體的預測性能。集成算法主要包括三種框架：裝袋法（Bagging）、提升法（Boosting）和堆疊法（Stacking）。裝袋法通過構建多個基學習器並對它們的預測結果進行綜合，來降低模型的方差；提升法則側重於訓練一系列模型，每個模型都關注於前一個模型的錯誤，以此來提高性能；堆疊法則結合不同模型的預測結果，訓練出一個元模型來進一步提高準確性。
集成算法廣泛套用於多個領域，包括圖像識別、自然語言處理和金融預測等。然而，這種方法也有其限制，如訓練和預測時間可能較長，模型的解釋性較差等。選擇合適的集成算法和調整其參數對於獲得最佳性能至關重要。