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集成学习：Stacking集成方法教程

1集成学习简介

1.11集成学习的基本概念

集成学习（EnsembleLearning）是一种机器学习策略，它通过构建并结合多个学习器来解决问题，以提高预测性能或模型的鲁棒性。每个学习器称为基学习器（BaseLearner），它们可以是同类型的，如多个决策树，也可以是异类型的，如结合决策树、神经网络和SVM等。集成学习的核心思想是通过“集体智慧”来克服单个学习器的局限性，从而达到更好的泛化能力。

1.1.1原理

集成学习的原理基于统计学和信息论，主要利用了以下几点：

多样性：通过引入多样性，使得不同的基