集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。
用一个简单的例子来进行说明：在一个二分类任务重，假设三个分类器在三个测试样本上的表现如下图所示。假设集成学习的结果通过三个个体学习器用投票发（voting）产生，即“少数服从多数”，那么当三个个体学习器分别对三个测试例有不同的判别优势时，集成的效果也会不一样。
目前集成学习的方法大致可以分成两大类：
1.个体学习器存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法（Boosting）
2.个体学习器不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法（Bagging和随机森林）
接下来打算用两章来分别介绍下Boosting和随机森林算法。
来源：CSDN
作者：telnetipc
链接：https://blog.csdn.net/u012411498/article/details/84110464