集成学习：提高机器学习预测准确性的方法

集成学习是一种机器学习方法，通过将多个单一模型的预测结果进行组合，来提高预测的准确性和泛化能力的技术。其基本思想是通过结合多个模型的预测结果，来降低单一模型的预测误差，从而提高整体的预测准确性。集成学习可以通过多种方法实现，包括投票、平均、加权平均、堆叠等。

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