::::Boosting.Boosting通过在训练新模型实例时更注重先前模型错误分类的实例来增量构建集成模型。在某些情况下，Boosting已被证明比Bagging可以得到更好的准确率，不过它也更倾向于对训练数据过拟合。目前比较常见的增强实现有AdaBoost等算法。
贝叶斯参数平均.贝叶斯参数平均（Bayesian Parameter Averaging，BPA）是一种集成方法，它试图通过对假设空间中的假设进行抽样来近似贝叶斯最优分类器，并使用贝叶斯定律将它们组合起来。与贝叶