集成模型通常比单一模型更强大，这主要是因为它们结合了多个模型的预测结果，从而提高了整体的预测准确性和鲁棒性。集成模型通过不同的方法将多个模型结合起来，常见的集成方法包括装袋（Bagging）、提升（Boosting）和堆叠（Stacking）等。
装袋方法通过从原始数据集中有放回地抽样生成多个子数据集，然后在每个子数据集上训练一个模型，最后将所有模型的预测结果进行平均或投票。这种方法可以有效减少模型的方差，提高预测的稳定性。例如，随机森林（Random Forest）就是一种典型的装袋方法，它在决策树的基础上结合了多个模型的预测结果，从而提高了整体的预测性能。
提升方法则是顺序地训练模型，每个新模型都试图纠正前一个模型的错误。例如，AdaBoost和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）都是常见的提升方法。这些方法通过迭代地改进模型，逐步提高整体的预测精度。
堆叠方法则是一种将多个不同类型的模型组合起来的方法。它首先使用多个模型对数据进行预测，然后将这些预测结果作为新的输入特征，再训练一个元模型（meta-model）来进行最终的预测。这种方法可以充分利用不同模型的优点，提高整体的预测性能。
然而，集成模型并不总是比单一模型更强大。集成模型通常需要更多的计算资源和时间，而且在某些情况下，集成模型可能会变得过于复杂，导致过拟合问题。此外，选择合适的集成方法和模型参数也是提高集成模型性能的关键。
总之，集成模型通过结合多个模型的预测结果，通常能够提高预测的准确性和鲁棒性，但在实际应用中需要根据具体问题选择合适的集成方法和模型参数。