集成学习

Ensemble Learning是一种通过组合多个学习器来提高预测性能的机器学习方法。其核心目标是通过多样性学习器的集成，减少过拟合风险，提升模型的泛化能力和稳定性。在实际应用中，Ensemble Learning广泛应用于分类、回归、特征选择等领域，能够有效提升复杂问题的解决效率和准确性。