# 集成學習（Ensemble Learning）

集成學習透過結合多個弱學習器，建立一個強學習器，以提高模型的準確性和泛化能力，常見方法包括Bagging、Boosting和Stacking。

## 完整說明

集成學習是一種機器學習技術，它透過結合多個弱學習器（例如，決策樹、支持向量機或神經網路），建立一個強學習器。集成學習的目標是提高模型的準確性和泛化能力，減少過擬合的風險。常見的集成學習方法包括Bagging、Boosting和Stacking。

## 常見問題

### undefined



### undefined



### undefined



---

來源：https://aiterms.tw/terms/ensemble-learning
快查頁：https://aiterms.tw/terms/ensemble-learning
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-ensemble-learning