模型／圖表案例，核心為圖 5.12。
理解集成模型將多個模型組合以提升預測穩健性的基本邏輯。
單一演算法可能只捕捉資料中的部分模式；集成模型透過多模型整合形成最終預測。
| 模型型態 | 說明 |
|---|---|
| 單一模型 | 單一已訓練模型形成預測 |
| 同質集成 | 整合同類型學習器 |
| 異質集成 | 整合不同模型類型 |
| 電影案例集成模型 | 隨機森林、提升樹、融合 |
比較單一模型與同質／異質集成模型；原書後續電影案例使用隨機森林、提升樹與融合。
此概念案例沒有獨立數值；實際比較數值見好萊塢案例。
集成模型常可提高穩健性，但也增加模型複雜度與解釋／部署負擔。
用管理者可理解的方式說明集成模型為何可能優於單一最佳模型，並列出原書提到的集成類型。
問題： 集成模型是否必然優於每一個單一模型？
參考解答： 不應如此假設；必須以實際測試／評估結果比較。