什么是集成学习
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集成学习是一种分布式机器学习框架，通过构建多个学习器并将其结合起来完成学习任务。由于在实际应用中单一的学习器往往不能达到理想的学习效果，且有时单一学习器会导致过拟合，因此使用多个学习器进行集成学习往往能够达到更好的学习效果。
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根据学习器训练的模型是否为同类模型，集成学习分为
同质集成学习和异质集成学习两类。- 若训练的多个模型是同一类型的模型，则为同质集成学习，所用算法称为"基学习算法"，每一个模型称为"基学习器"。
- 若训练的多个模型非同一类型的模型，则为异质集成学习，每一个模型称为"组件学习器"或"个体学习器"。
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根据模型训练和结合策略的不同，集成学习可分为串行方法（Boosting）、并行方法（Bagging）和堆叠方法（Stacking）三类。
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根据任务类型是分类还是回归，集成学习的融合方式可以分为投票(voting),平均(averaging)
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sklearn中的集成算法模块ensemble类 类的功能 ensemble.AdaBoostClassifier AdaBoost分类 ensemble.AdaBoostRegressor AdaBoost回归 ensemble.BaggingClassifier 袋装分类器 ensemble.BaggingRegressor 袋装回归器 ensemble.ExtraTreesClassifier Extra-trees分类(超树，极端随机树) ensemble.ExtraTreesRegressor Extra-trees回归 ensemble.GradientBoostingClassifier 梯度提升分类 ensemble.GradientBoostingRegressor 梯度提升回归 ensemble.IsolationForest 孤立森林 ensemble.RandomForestClassifier 随机森林分类 ensemble.RandomForestRegressor 随机森林回归 ensemble.RandomTreesEmbedding 完全随机树的集成 ensemble.VotingClassifier 用于不合适估算器的软投票/多数规则分类器 集成算法中，有一半以上都是树的集成模型，可以想见决策树在集成中必定是有很好的效果。