集成学习方法涉及结合多个模型的预测结果。然而，并非所有使用多种机器学习模型的方法都属于集成学习。

通常，预测任务会被分解成多个子任务。例如，某些任务可以自然地细分成若干相互关联的子任务，每个子任务可以对应一个单独的机器学习模型。尽管这些方法可能与集成学习有所不同，因为各个模型不能单独解决整个任务（即使它们之间存在一定的关联）。

多模型机器学习技术与集成学习方法在某些方面相似，但它们之间也存在区别。例如，在多类分类和多输入回归中，各个模型通常需要协同工作，而并非像集成学习那样通过组合多个模型来解决问题。专家系统中的模型融合有时被视为一种真正的集成方法，尽管这种混合模型不一定符合传统意义上的集成学习定义。

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