简要描述集合学习泛化策略

集合学习是一种基于集成学习的机器学习方法，它通过组合多个基学习器来提高分类性能。集合学习的泛化策略是指如何选择和组合基学习器来最大化集合学习的泛化性能。其中，集成方法包括Bagging、Boosting、Stacking等，而泛化策略则包括平均法、投票法、加权投票法等。集合学习的泛化性能受到多个因素的影响，如基学习器的多样性、基学习器的质量、集成方法的选择和泛化策略的选择等。因此，在选择集成方法和泛化策略时需要根据实际问题进行具体分析和选择。