模型集成关键在于利用基模型差异互补，而非简单叠加；需选3–5个原理各异的模型，分类用投票、回归用加权平均或Stacking，辅以扰动、校准与多验证集评估提升稳定性。
模型集成不是简单地把几个模型结果加起来，而是通过合理设计组合逻辑，降低单个模型的偶然误差，让最终预测更鲁棒、更可解释。关键不在“堆模型”，而在“懂差异”——利用不同模型对数据偏差、噪声、特征敏感度的天然区别，互相补位。
挑3–5个原理差异明显的模型作为基础，比如：
避免全用同类型模型（例如三个不同参数的XGBoost），那样集成后提升有限，甚至可能放大同类偏差。
分类任务优先试投票（VotingClassifier），回归任务推荐加权平均或Stacking：
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小数据集慎用Stacking，容易过拟合元模型；可用 cross_val_predict 配合 StratifiedKFold 获取无泄漏的基模型输出。
单一集成仍可能受训练集随机性影响。可叠加两层控制：
集成后必须检查它是否真变“稳”了，而不是单纯变“好”了：
基本上就这些。模型集成不是银弹，但用对了，能让上线模型少半夜被报警叫醒。
以上就是Python使用模型集成策略提升预测稳定性的操作技巧【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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