近几年，集成学习（Ensemble Learning）在国内外研究以及数据科学竞赛中被广泛提及和应用，它是通过某种结合策略将多个单一模型结合起来得到一个强模型，这个强模型通常比单一模型有更强的性能。目前，集成学习模型的分类主要是根据个体学习器之间的关系进行区分，常用集成学习框架包括：Bagging、Boosting以及Stacking。
（1）Bagging算法
（1）Bagging算法也称为袋装法，其基本思想是将多个弱学习器通过并行的方式进行训练，然后再将所有训练好弱学习器通过集成策略组合为一个强学习器。这种方式可以实现以高偏差换取低方差，从而减小模型的整体误差。Bagging算法流程图如下：
以随机森林为例
随机森林（Random Forests）是以决策树作为基分类器的一种Bagging集成学习方法，其基本思想是将多棵决策树独立并行训练后利用集成策略（投票或平均）来输出最终结果，其中每棵决策树均是在原始训练集中随机选择样本、随机选择特征构建而成。具体步骤如下：
单个树建立流程
随机森林具有许多优点，例如随机森林可以不进行交叉验证操作，即由于随机森林是通过自助式的随机抽取样本来构建决策树，所以每个决策树的生成都会有一部分的样本未参与，把这部分样本视作第i棵决策树的袋外样本（OOB），并使用第i棵训练好的决策树模型进行预测，最后得到随机森林的袋外错误率（误分样本数占样本总数的比例），以此来评价随机森林的效果，从而达到交叉验证的效果。但是随机森林也存在一定的不足，如在小样本数据时，往往表现不佳；在处理回归问题时效果不如分类；当数据的噪音太大，模型结果易出现过拟合。
不过总体来说，随机森林是一个非常优秀的数据挖掘算法，在实际落地中应用广泛。
（2）Boosting算法
（2）Boosting算法也称为提升法，其主要思想是将多个弱学习器通过串行的方式进行训练，然后将所有弱学习器集成为一个强学习器。在Boosting算法中每个弱学习器之间并不独立，即第一个弱学习器在学习的时候对每个样本出现的权重均视为等同，而当下一个弱学习器学习时会计算上一个弱学习器的训练误差，重新更新每个样本的权重（把被错分的样本权重调高，增加样本的出现几率）。具体的，Boosting算法流程图如下：
例如LIghtGBM算法
（3）Stacking算法和Blending算法
可转到：
关于融合模型的一些简单整理（Stacking、Blending）
参考文献：
基于E-LightGBM算法的5G套餐潜在客户识别研究[D],2022