編輯：深度學習愛好者社區

集成學習方法是結合多個模型演算法，從而提高整體的準確性，進而得到更好的預測結果。

比如，我們熟知的隨機森林就是一種集成學習的方法，它結合了多個決策樹的預測結果，而每一個決策樹又是用隨機的不同的數據訓練而成。所以，從這種意義上來講，隨機森林的預測表現一般比單個決策樹的表現要好。

集成學習的概念應該不難理解，這個想法廣泛的存在於我們的日常生活當中。

比如，當我們需要買一台新的筆記型電腦的時候，我們往往是根據自己的需要來選擇自己想要的配置，像多大的記憶體，多大的硬碟，以及什麼樣的處理器等等。

再比如,當我們決定買一輛新車的時候，我們也是根據自己的喜好和需要，選擇不同的配置，是不是需要有GPS，有video的，什麼樣的發動機，…

集成學習因為結合了多種模型，從一定程度上來講，集成模型減少了噪音，方差和偏差，而這正是機器學習模型預測過程中產生錯誤的主要原因。如果我們能降低減少這些產生誤差的原因，自然就可以提高模型的整體預測水平，而這也正是集成方法的重點思想所在。

我們還依然記得盲人摸象的故事。故事中，每個人只是摸到了大象的某個局部位置，當然如果只根據所摸到的這個局部位置來預測這是什麼物體的話，自然會有偏差，當然不能很好的真實的猜出來。而如果我們結合了所有盲人所得到的資訊，把這些資訊結合在一起，而進行猜測是什麼物體的話，準確率自然會大大提升。

因此，我們再一次看到了集成學習方法的思想所在。它是一種降低方差，偏差和噪音的方法。基本上，每種模型都是在某些情況下表現很好，而在某些特定情況下表現的不好。這樣，通過結合這幾種單獨的模型，那麼集成的模型就會某種程度上克服這些缺點，從而整體上勝出任何一個單獨的模型。

集成學習模型被廣泛的應用於各個領域之中，像土地覆蓋圖，人臉識別，面部表情識別等等。而比較流行的集成方法有隨機森林， XGBoost, 貝葉森模型…