模型融合

模型融合是一种机器学习策略，通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能。这种方法的基本思想是，不同的模型可能在不同的数据子集或任务上表现得更好，因此，通过将它们的预测结合起来，可以得到一个更强大、更准确的预测。模型融合可以应用于各种类型的机器学习任务，包括分类、回归和聚类等。常见的模型融合方法有投票法、加权平均法、堆叠法等。模型融合不仅可以提高预测的准确性，还可以增强模型的稳定性和鲁棒性，减少过拟合的风险。然而，模型融合也可能增加计算复杂度和存储需求，因此在实际应用中需要权衡利弊。