模型融合是一種提升機器學習模型性能的有效方法，它通過結合多個模型的預測結果來提高整體預測精度。常見的模型融合方法包括：
投票法。適用於分類問題，通過多數投票原則決定最終分類。
平均法。適用於回歸問題，通過對多個模型的預測結果進行加權平均來得出最終預測。
Bagging。通過自助採樣法生成多個訓練集，訓練不同的模型，然後對模型預測進行集成。Bagging適用於並行處理，如隨機森林就是基於Bagging的算法。
Boosting。通過加權的方式結合多個模型的預測結果，每個後續模型關注前一個模型的錯誤，從而提升整體性能。Boosting適用於疊代處理，如AdaBoost和GBDT。
Stacking。首先使用初級學習器對數據進行訓練，然後使用次級學習器對初級學習器的輸出進行訓練和預測。
Blending。類似於Stacking，但更注重於解決數據洩露問題，通過劃分訓練集和驗證集來訓練不同的模型。
模型融合的關鍵在於保持弱分類器的多樣性，以及選擇合適的融合策略來提高泛化能力。在實際套用中，可以根據具體問題和數據特點選擇合適的融合方法。