集成学习是 机器学习领域的一个重要分支，它通过结合多个基学习器（Base Learners）的预测结果，以提高整体模型的性能、泛化能力、鲁棒性和准确性。集成学习的核心思想是“集思广益”，即通过集成多个模型的优势，减少单一模型可能存在的偏差和方差，从而获得更为准确和稳健的预测结果。

集成学习并不创造新的算法，而是将已有的算法进行结合，从而得到更好的结果。常见的集成学习方法包括Bagging（袋装法）和Boosting等。在Bagging方法中，通常会从训练数据中生成多个独立的模型，并将这些模型的预测结果进行平均或投票，以得到最终的预测结果。而Boosting方法则是通过顺序地训练一系列模型，每个模型都专注于纠正前一个模型的错误，从而提高整体模型的性能。

集成学习可以应用于各种机器学习任务，包括分类、回归、特征选取和异常点检测等。通过将多个模型结合为一个，集成学习能够提供更高的稳定性和鲁棒性，有助于克服过拟合的问题。