预测分析中的集成方法是结合多个机器学习模型的技术，旨在生成比任何单一模型更准确、更鲁棒的预测结果。核心思想是通过聚合多个模型的输出（每个模型都有其自身的优点和缺点），集成方法可以减少误差、处理噪声并提高泛化能力。常见方法包括 Bagging、Boosting 和 Stacking，每种方法都针对不同的模型弱点（如高方差或偏差）进行处理。例如，决策树可能会对训练数据过拟合，但结合许多树（如随机森林）可以平衡它们的个体误差。
一个广泛应用的例子是 随机森林（Random Forest），这是一种 Bagging 方法，它在数据和特征的随机子集上训练多个决策树。每棵树都对最终预测进行投票，通过平均结果来减少过拟合。另一种方法是 梯度提升（Gradient Boosting），这是一种 Boosting 技术，其中模型是顺序训练的，每个新模型都侧重于纠正前一个模型的错误。例如，XGBoost 或 LightGBM 是流行的实现，它们通过调整错误分类数据点的权重来迭代地优化预测。 堆叠（Stacking）则采用不同的方法，它使用一个元模型来结合来自不同基础模型（例如决策树、神经网络和线性回归）的预测。元学习器学习如何最优地融合这些输出，通常能将精度提升到超出单个模型的水平。
集成方法在数据嘈杂、有限或复杂的场景中尤其有效。例如，在 Kaggle 竞赛中，获胜方案通常依赖于集成方法，例如混合随机森林和梯度提升树。它们在欺诈检测等实际应用中也表现出色，将异常检测算法与分类器结合可以减少误报。然而，集成方法也伴随着权衡：计算成本增加和部署复杂性提高。开发者应权衡这些因素与性能提升之间的关系，尤其是在延迟或可解释性至关重要时。Scikit-Learn 等工具和专门库（例如 XGBoost）简化了实现，使得集成方法适用于大多数预测任务。