模型集合！！

资 源 简 介

模型集合！！

详 情 说 明

模型集合（Model Ensemble）是机器学习中提升预测性能的常用策略，通过组合多个基础模型的预测结果来获得比单一模型更好的表现。这种方法的核心思想是"三个臭皮匠顶个诸葛亮"。

模型集合主要有三种典型实现方式： Bagging（如随机森林）通过并行训练多个模型并取平均 Boosting（如AdaBoost）通过序列化训练逐步修正前序模型的错误 Stacking通过训练元模型来学习如何组合基础模型的输出

有效的模型集合需要成员模型具备一定的差异性（Diversity），这可以通过使用不同的算法、不同的数据子集或不同的特征子集来实现。实践表明，集合策略通常能显著降低方差（对于不稳定的模型如决策树）或偏差（对于弱学习器），从而提升整体泛化能力。

现代深度学习中也广泛应用了模型集合思想，比如测试时数据增强（TTA）、快照集成（Snapshot Ensemble）等变体方法。选择适合的集合策略需要权衡计算成本和性能提升的边际效益。