機器學習技術
模型集成是一種機器學習技術，旨在融合多個訓練好的模型，以提高預測的準確性和穩定性。以下是模型集成的相關介紹：
模型集成的目的是結合多個模型的預測結果，減少單個模型的偏差和方差，從而提供更可靠的預測結果。這種方法可以通過結構集成和過程集成來實現，結構集成涉及合併兩個模型的體系以創立新模型，而過程集成則指求解過程的連線。在實際套用中，模型集成常用於系統建模，特別是在對複雜的社會經濟或環境問題建模時，其研究始於模型管理，但已擴展到更廣泛的領域。
以上是模型集成的基本概念和套用，希望對你有所幫助。