集成学习结合了多个机器学习模型来创建一个更强大的整体模型，通常比使用单一算法能提高性能。其核心思想是，聚合来自不同模型的预测结果可以减少由个体弱点造成的误差。常见的技术包括 bagging（例如，随机森林）、boosting（例如，AdaBoost 或梯度提升）、stacking（使用元模型来组合输出）和 voting（平均预测或使用多数投票）。例如，一个投票集成可能结合决策树、逻辑回归模型和支持向量机，每个模型都为最终预测贡献一个“投票”。这种方法有助于平衡过拟合和欠拟合，因为不同的模型可以捕捉到数据中不同的模式。
要实现集成学习，首先选择在假设或结构上具有多样性的基础模型。例如，将基于树的模型（如 XGBoost）与线性模型（如逻辑回归）和基于距离的算法（如 k 近邻）配对。在你的数据集上独立训练每个模型，确保它们都经过单独调整（例如，通过网格搜索调整超参数）。接下来，选择一个集成策略：bagging 可能涉及在数据的随机子集上训练多个决策树，而 boosting 则迭代地纠正来自先前模型的误差。对于代码，像 Scikit-learn 这样的库提供了像 VotingClassifier 或 StackingClassifier 这样的工具。例如，使用 Scikit-learn，你可以使用 estimators=[('dt', DecisionTreeClassifier()), ('lr', LogisticRegression())] 定义一个投票集成，并通过多数投票聚合它们的预测。
关键考虑因素包括确保模型的多样性以及管理计算成本。如果所有基础模型都犯类似的错误，集成学习将无法提高性能。为了避免这种情况，使用具有不同偏差的算法（例如，线性与非线性）。此外，使用交叉验证来验证集成模型，以防止过拟合——例如，在数据的子集上训练基础模型，并在保留的 folds 上进行评估。注意运行时间：boosting 和 stacking 增加了复杂性，因此要平衡性能提升和部署约束。一个实际的例子是使用随机森林（bagging）来完成分类任务：它在 bootstrapped 样本上训练数百个决策树并聚合它们的预测，通常比单个树能获得更高的准确率。始终使用诸如准确率、F1 分数或 AUC-ROC 之类的指标将集成学习的性能与单个模型的性能进行比较，以验证改进情况。