在机器学习中，集成（Ensemble）指的是将多个基本模型组合起来形成一个更强大和更稳定的预测模型的方法。通过结合多个不同的基本模型，集成可以充分利用各自模型之间的优势，并且可以改善整体预测性能。常见的集成方法包括投票法（Voting）、平均法（Averaging）、堆叠法（Stacking）等。这些方法可以通过对每个基本模型进行训练和融合来生成最终预测结果，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
当我们谈论机器学习的集成概念时，通常是指将多个机器学习模型或算法组合在一起以达到更好的性能和结果。这种集成可以通过不同的方法实现，下面我会详细解释几种常见的机器学习集成技术。
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投票集成（Voting Ensemble）：投票集成是一种简单而有效的方法，它基于多个独立训练的分类器或回归模型对样本进行预测，并根据大多数投票结果来做出最终决策。这种方式适用于二元分类、多类分类以及回归问题。
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堆叠集成（Stacking Ensemble）：堆叠集成使用一个元模型来整合多个基础模型的预测结果。首先，将数据分为训练子集和验证子集，在训练子集上分别训练不同类型或参数设置不同的基础模型。然后，使用验证子集上得到的基础模型预测结果作为新特征输入给元模型进行拟合，并最终生成最后预测。
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提升集成（Boosting Ensemble）：提升集成是一种迭代的方法，它通过训练一系列弱分类器或回归模型，并根据前一个模型的错误来调整下一个模型的权重。这样，每个新模型都会更加关注之前预测错误的样本，从而逐步提高整体性能。
以上只是机器学习集成概念中的几个例子。还有其他技术如随机森林、装袋集成等也可以用于解决不同类型的问题。
