什么是模型集成（Ensemble Learning）？

模型集成（Ensemble Learning）是一种机器学习技术，它通过组合多个基础模型的预测结果来提升整体性能，从而克服单一模型的偏差和方差问题。这些基础模型可以是同质的（如多个决策树）或异质的（如结合决策树和神经网络），其预测通过投票、平均或加权融合等策略整合为最终输出。集成方法如Bagging（例如随机森林）、Boosting（例如AdaBoost或梯度提升机）和Stacking，能够显著提高模型的准确度、鲁棒性和泛化能力，广泛应用于分类、回归及异常检测任务中。

在AI产品开发的实际落地中，模型集成技术被证明能有效提升产品性能和用户体验。例如，在推荐系统中，集成多个协同过滤模型可以更精准地捕捉用户兴趣；在金融风控领域，随机森林用于欺诈检测能大幅降低误报率；而在医疗诊断AI中，集成方法结合不同影像分析模型可增强决策可靠性。产品经理在设计AI解决方案时，应考虑集成策略以优化模型效率，确保系统在真实场景中的稳定性和可扩展性，同时平衡计算资源与业务需求。