作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
集成学习（ensemble learning）方法是在多个学习器之间共享数据集并基于共同的训练数据进行学习，从而提高预测性能的方法。其主要优点是可以获得比单独使用某个学习器更好的性能，同时减少过拟合问题。集成学习一般包括：Bagging、Boosting、Stacking、Bagging of Trees 和 AdaBoost等多种方式。集成学习方法具有高度泛化性、易拓展性、避免了单调偏差等优点，是构建机器学习模型的利器。集成学习也被用于互联网搜索推荐、图像识别、语音识别、手写体识别、生物信息学和推荐系统领域。在这些领域中，集成学习已成为一种新型算法的代表，在解决分类、回归和聚类问题上都取得了显著的效果。另外，还有许多其他的应用领域也有使用集成学习的方法，如金融、保险、医疗健康、工业自动化、网络安全、产品设计等。
集成学习中的一个重要分支——模型融合(model fusion)，是指将不同类型的学习器组合到一起进行预测，提升预测准确率的方法。通过合并多个模型的输出结果，能够有效地抑制噪声，改善预测精度。模型融合方法可分为两大类，一是基于规则的模型融合，即利用一些规则或条件对多个模型的输出进行综合；二是基于投票或加权平均的模型融合，即给予每个模型不同的权重，并结合所有模型的预测值。模型融合的好处主要体现在以下方面：
提高预测精度：集成学习的预测结果往往是各个基学习器的平均或加权结果，因此模型融合能够增强模型整体的预测能力，提升最终的预测精度。
抑制模型偏差：集成学习将多个模型组合在一起工作，因此可能出现共鸣现象，造成模型之间的偏差。模型融合可以通过降低共鸣程度、调整模型间的关系来抑制模型偏差。