问：
集成学习的主要好处是什么？
A：集成学习对于机器学习项目具有各种好处。 其中许多与使用大量相对简单的节点来汇总一些输入和输出结果有关。
例如，集成学习可以帮助项目经理应对偏差和方差-方差代表难以收敛的分散结果，而偏差则代表针对必要结果的错误校准或错误。
对于每种解决方案的工作方式进行了长期而深入的数学分析，还涉及了诸如推进和装袋之类的各种实践，但是对于那些不亲自参与机器学习的人来说，了解整体学习基本上会带来去中心化，基于共识的机器学习方法，有助于改善结果并确保准确性。 将集成学习视为输入点的基本“众包”，以便进行总体分析。 从某种意义上讲，这就是机器学习的全部内容，而AdaBoost或相关系统通过整体学习方法来实现这一目标。 将此概念归结为基本概念的另一种方法是思考旧的口号：“两个头脑总比一个头脑好”，并考虑分散采购或控制如何有助于得出更精确的结果。
集成学习的一个例子是随机森林方法。 在随机森林中，一组决策树具有一些重叠的材料，并将一些独特的结果混合在一起以实现具有数学和方法论结果的目标。 这是集成学习如何实际工作以支持神经网络和其他系统中更好的机器学习的一个示例。 从基本意义上讲，数据“合并”并且分散源头更强大。
