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集成学习方法概述

在前一节中，我们介绍了需求预测的基本概念和重要性，以及传统方法的局限性。在本节中，我们将深入探讨集成学习方法，这是一种有效的技术，可以显著提高需求预测的准确性和鲁棒性。

什么是集成学习

集成学习（EnsembleLearning）是一种机器学习范式，通过组合多个模型的预测来提高整体预测性能。每个模型（称为基模型或弱模型）可能在某些方面表现良好，但在其他方面可能存在不足。通过集成这些模型，我们可以利用它们的多样性来减少预测误差，提高模型的泛化能力。在需求预测领域，集成学习方法特别有用，因为它们可以处理复杂的数据模式和不确定性。

集成学习