模型集成是一種重要的機器學習方法，它通過組合多個單獨模型的預測來提高整體預測性能。常用的模型集成方法包括：
投票法（Voting）。這種方法適用於分類問題，通過多數表決原則確定最終分類。當多個模型對同一數據點的分類意見不一致時，可以採取簡單多數投票或加權投票的方式。
平均法（Averaging）。在回歸分析和排序任務中，通過對不同模型預測結果的平均來得到最終預測。這種方法可以減少模型的方差，提高穩定性。
堆疊法（Stacking）。這種方法包括模型內交叉驗證、模型間特徵組合和新的特徵組合訓練新模型三個步驟。在堆疊中，一個模型的輸出作為另一個模型的輸入特徵，通過這種方式將多個模型組合起來。
非交叉堆疊（Blending）。這種方法與堆疊類似，但避免了交叉驗證可能導致的數據洩露問題。它通過使用不同的數據集來訓練不同層的模型，從而減少過擬合的風險。
數據層面集成。包括數據擴充法和簡單集成法。數據擴充通過使用不同的數據變換來增強模型的魯棒性，而簡單集成法通過在多個數據子集上訓練模型並對結果進行集成來處理不平衡數據問題。
模型層面集成。包括單模型集成（如不同初始化、不同訓練輪數、不同損失函式）和集成學習框架（如Bagging和Boosting）。這些方法通過在模型訓練過程中引入隨機性或權重調整來提高模型的多樣性和性能。
每種方法都有其適用場景和優勢，選擇合適的集成方法取決於具體的套用問題和數據特性。