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预测分析中的集成方法是将多个模型结合起来以提高预测的准确性和鲁棒性的技术。与其依赖于单一模型，集成方法利用各种算法的优势来创建更可靠的最终预测。这种方法有助于减少错误并减轻数据中的噪声影响。关键思想是通过聚合不同模型的结果，可以实现比任何单

"A/B 测试，也称为分流测试，是一种在数据分析中用于比较两个版本元素以确定哪个性能更好的方法。在 A/B 测试中，两个变体通常标记为 'A' 和 'B'，随机呈现给用户。每个选项的性能基于特定指标进行测量，例如转化率、点击率或用户参与度。