集成學(xué)習(xí)(Ensemble Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種方法，通過將多個(gè)模型組合在一起，以提高整體模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。集成學(xué)習(xí)的基本思想是，通過組合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，來減少模型的偏差和方差，從而提高模型的泛化能力。

　　集成學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類：基于個(gè)體學(xué)習(xí)器的集成方法和基于元學(xué)習(xí)器的集成方法。

　　基于個(gè)體學(xué)習(xí)器的集成方法：將多個(gè)相同類型的學(xué)習(xí)器集成起來，如隨機(jī)森林(Random Forest)、Adaboost、Bagging、Stacking等。其中，隨機(jī)森林是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，Adaboost是一種基于加權(quán)投票的集成學(xué)習(xí)算法，Bagging是一種基于自助采樣的集成學(xué)習(xí)算法，Stacking是一種基于元學(xué)習(xí)器的集成學(xué)習(xí)算法。

　　基于元學(xué)習(xí)器的集成方法：將多個(gè)不同類型的學(xué)習(xí)器集成起來，如結(jié)合分類器(Classifier Combination)、結(jié)合回歸器(Regressor Combination)等。其中，結(jié)合分類器是一種基于投票的集成學(xué)習(xí)算法，結(jié)合回歸器是一種基于加權(quán)平均的集成學(xué)習(xí)算法。

　　集成學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)在于它可以通過組合多個(gè)模型的優(yōu)點(diǎn)來減少模型的缺陷，從而提高整體模型的性能。但是，集成學(xué)習(xí)也存在一些缺點(diǎn)，如計(jì)算復(fù)雜度高、模型解釋性差等。