习研究和应用领域。由于集成学习提高了正常行为建模的稳健性，因此有人提出将其作为检测银行和信用卡系统中此类欺诈案件和活动的有效技术。
金融决策.预测业务失败的准确性是财务决策中非常关键的问题。因此，不同的集成分类器被提出用于预测金融危机和财务困境。此外，在基于交易的操纵问题中，交易者试图通过买卖活动来操纵股票价格，集成分类器需要分析股票市场数据的变化并检测股票价格操纵的可疑症状。
医学.集成分类器已成功应用于神经科学、蛋白质组学和医学诊断，例如基于MRI数据