数据词典：集成学习（Integrated Learning）

赵老师

有一句谚语准确地刻画了集成学习的思想，即“三个臭皮匠顶一个诸葛亮”。集成学习就是把有限个性能不是很好的学习模型组合在一起，达到提高整体模型泛化能力的目的。其中，单个学习模型成为基模型。集成学习对基模型有如下要求：

1．基模型之间应该具有差异性。显然，重复几个性能相同的学习模型不会提升学习效果。

2．每个基模型的分类精度必须大于0.5，即其泛化能力要略优于随机猜测。如果基模型性能太差显然无助于提升整体分类精度。

因此，集成学习有两个关键点：如何构建具有差异性的基模型，以及如何整合多个基模型的学习结果。

【出处】鲍军鹏,张选平.人工智能导论（第2版）,机械工业出版社,2021年1月.