何模型更好的结果。最常见的方法用于模型的选择是交叉验证。它用以下伪代码描述：交叉验证选择可以概括为：“使用训练集尝试所有选择，并选择最有效的方法”。门控是交叉验证选择的一般化。它涉及训练另一种学习模型，以确定桶中哪些模型最适合解决问题。通常，感知器被应用于门控模型。它可用于选择“最佳”模型，或者可用于为桶中每个模型的预测提供线性权重。当使用具有大量问题的桶模型时，可能希望避免需要花费很长时间训练的一些模型。地标学习是一种寻求解决这一问题的元学习方法，它涉及仅训练桶中的快速（但不精确）算法，然后