單一 AI 模型再怎麼厲害，也難免會有盲點。就像單一的專家🧑‍🏫意見，有時也會不如多位專家的共同判斷。

集成學習 (Ensemble Learning) 正是這個理念的體現！它不是只依賴一個模型，而是將多個獨立訓練的模型結合起來，共同做出最終預測。

想像一下： 隨機森林 (Random Forest) 就像是一個由多位「決策樹專家」組成的團隊。每個專家各自判斷，最後再以「多數決🗳️」的方式得出最可靠的結論。

集成學習好處是什麼？

✅ 集合不同模型的優勢

✅ 有效降低單一模型的錯誤率🚫

✅ 讓結果更準確、更穩定