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以表示的功能方面具有更大的灵活性。理论上，这种灵活性使他们能够比单一模型更多地过拟合训练数据，但在实践中，一些集成算法（如Bagging算法）倾向于减少对训练数据过拟合相关的问题。根据经验，当模型之间存在显着差异时，集成往往会产生更好的结果。因此，许多集成方法试图促进它们组合的模型之间的多样性。尽管可能不是直观的，更随机的算法（如随机决策树）可用于产生比非常有意识的算法（如熵减少决