集成学习（Ensemble Learning）是通过组合多个弱学习器提升模型性能的机器学习方法，广泛应用于分类、回归及其他复杂任务中。随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）是集成学习的两种经典算法，具有强大的建模能力和泛化性能。本文详细介绍了集成学习的基本概念，并通过Scikit-learn展示如何构建和优化随机森林、梯度提升等集成模型。文章包含丰富的代码和中文注释，帮助读者理解理论与实现，掌握集成学习的强大之处以及在实际问题中的应用。