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模型集成(Model Ensemble)是一种通过结合多个独立训练的机器学习模型来提高整体性能的技术。这种方法通过利用多个模型的不同优势和学习特征，以期望在集成后获得更好的泛化能力、稳健性和性能表现。 　　以下是模型集成的一些主要形式： 　　1.投票集成(Voting Ensemble)： 在这种方法中，多个模型独立地进行训练，然后在预测时每个模型投票，最终的预测结果由多数投票决定。投票集成可以是…...

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