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集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。
任务一：如何优化训练数据 —> 主要用于解决欠拟合问题
任务二：如何提升泛化性能 —> 主要用于解决过拟合问题
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只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-625900.html
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