集成算法的原理在於通過結合多個個體學習器的預測結果來提升整體的預測性能。這種方法的核心理念是「三個臭皮匠，頂個諸葛亮」，即通過多個較弱的學習器組合成一個較強的整體。集成學習可以分為同質集成和異質集成，前者使用相同的學習算法構建個體學習器，後者則使用不同的學習算法。集成學習的有效性基於兩個關鍵假設：一是個體學習器的準確性要高於隨機猜測；二是這些個體學習器之間應具有差異性。
集成學習可以通過兩種策略進行結合：
基於投票的多數表決策略：通過多個個體學習器的投票結果來決定最終的預測結果。
基於學習器權重的加權表決策略：對個體學習器進行加權，再對其預測結果進行加權平均來得到最終結果。
集成學習中，boosting和bagging是兩種重要的技術。Bagging通過自助抽樣生成不同的訓練集，訓練多個模型，並通過平均或投票的方式來結合這些模型的預測。Boosting則是按順序訓練模型，每個模型關注前一個模型的錯誤，以此來提升整體的性能。
隨機森林是一種結合了bagging和決策樹的集成學習方法。在隨機森林的構造過程中，通過有放回的抽樣生成訓練集，並在每個訓練集中隨機選擇一部分特徵來構建決策樹。這樣，每棵樹都會有所不同，最終分類取決於多棵樹的投票表決。此外，隨機森林中的每棵樹都可能有一部分數據沒有選中，這部分數據被稱為Out-of-Bag（OOB）數據，可以用來評估模型的性能。