集成学习背后的思想是将不同的分类器进行组合得到一个元分类器，这个元分类器相对于单个分类器拥有更好的泛化性能。比如，假设我们从10位专家那里分别得到了对于某个事件的预测结果，集成学习能够对这10个预测结果进行组合，得到一个更准确的预测结果。
后面我们会学到，有不同的方法来创建集成模型，这一节我们先解决一个基本的问题：为什么要用集成学习？她为什么就比单个模型效果要好呢？
本书是为初学者打造的，所以集成学习这里我们也只关注最基本的集成方法：投票法(majority voting)。投票法意味着我们在得到最后的预测类别时，看看哪个类别是大多数单分类器都预测的，这里的大多数一般是大于50%。更严格来说，投票法只适用于二分类，当然他很容易就扩展到多分类情况: 多数表决(plurality voting).
下图展示了一个投票法的例子，一共10个基本分类器：
我们先用训练集训练m个不同的分类器
, 这里的分类器可以是决策树、SVM或者LR等。我们当然也可以用同一种分类器，只不过在训练每一个模型时用不同的参数或者不同的训练集(比如自主采样法)。随机森林就是一个采用这种策略的例子，它由不同的决策树模型构成。这图展示了用投票策略的集成方法步骤：
投票策略非常简单，我们收集每个单分类器
的预测类别
,将票数最多的作为预测结果：
以二分类为例，类别class1=-1, class2=+1, 投票预测的过程如下, 把每个单分类器的预测结果相加，如果值大于0，预测结果为正类，否则为负类：
读到这里，我想大家都有一个疑问：凭啥集成学习就比单分类器效果好？道理很简单(一点点组合数学知识)，假设对于一个二分类问题，有n个单分类器，每个单分类器有相等的错误率
，并且单分类器之间相互独立，错误率也不相关。 有了这些假设，我们可以计算集成模型的错误概率：
如果n=11，错误率为0.25，要想集成结果预测错误，至少要有6个单分类器预测结果不正确，错误概率是：
集成结果错误率才0.034哦，比0.25小太多。继承结果比单分类器好，也是有前提的，就是你这个单分类器的能力不能太差，至少要比随机猜测的结果好一点，至少。
从下图可以看出，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。
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