机器学习中，集成学习方法使用多种学习算法来获得比单独使用任何单独的学习算法更好的预测性能。不像统计力学中的系综通常是无限的，机器学习集合仅由一组具体的有限的可替代模型组成，但通常允许在这些可替代方案中存在更灵活的结构。
概述.监督学习算法通常被描述为执行搜索假设空间的任务以找到合适的假设，该假设将对特定问题做出良好预测。即使假设空间包含非常适合特定问题的假设，也可能很难找到一个很好的假设。集成学习结合多个假设，形成一个（希望）更好的假设。术语集成通常保留用于使用相同基础学习器生成多