列举一个例子，将随机森林算法和深度学习算法作为基分类器，使用集成学习方法（如Boosting或Bagging）将它们进行融合，提高预测精度。

假设我们要对一个电商网站的用户购买行为进行预测，我们可以使用随机森林和深度学习算法作为基分类器，并使用集成学习方法将它们融合起来，提高预测精度。

具体步骤如下：

数据准备：收集和整理用户购买行为数据，包括用户浏览历史、购买记录、购买时间、购买金额等信息。
特征工程：对收集到的数据进行处理，提取出有用的特征，比如用户购买频率、购买偏好、购买时间等。
建立基分类器：使用随机森林算法和深度学习算法分别建立分类器。
集成学习方法：使用Boosting或Bagging等集成学习方法将基分类器进行融合，提高预测精度。例如，可以使用Bagging方法，通过对数据集进行有放回的抽样，产生多份不同的训练集，然后分别使用随机森林和深度学习算法在这些训练集上建立分类器，最后将它们的结果进行投票或平均，得到最终的预测结果。
模型评估：使用交叉验证等方法对模型进行评估，比较不同算法和集成学习方法的性能，并选择最优的模型进行预测。
预测应用：使用最终的模型对新的用户购买行为进行预测，提高电商网站的销售效率和用户满意度。