评估集成学习的预测通常需要比评估单个模型的预测更多的计算，因此集成可以被认为是通过执行大量额外计算来补偿差的学习算法的方式。诸如决策树之类的快速算法通常用于集合方法（如随机森林），尽管较慢的算法也可以从集成方法中受益。通过类比，集成技术也已用于无监督学习场景中，如共识聚类或异常检测。
集成理论.集成学习本身是一种监督学习算法，因为它可以被训练然后用于进行预测。因此，训练后的集成模型代表了一个假设，但这个假设不一定被包含在构建它的模型的假设空间内。因此，可以证明集成学习在它们可