什么是模型融合（Model Ensemble）

模型融合（Model Ensemble）是一种机器学习技术，通过将多个不同的模型或算法结合在一起，以提高预测或分类任务的性能。这种技术的核心思想是利用不同模型的优势，减少单个模型可能存在的不足，从而提升整体的准确性和鲁棒性。

模型融合通常涉及多种策略，包括加权平均、投票机制、Stacking等方法。这些方法通过结合多个模型的预测结果来改善单一模型可能存在的不足，从而提高最终模型的泛化能力。例如，在神经网络中，模型融合可以通过在每个解码步骤中结合多个模型的预测来提升性能。

此外，模型融合不仅限于同类型模型的组合，也可以是不同类型模型的组合，即所谓的异构模型融合。这种方法通过结合不同类型的模型，如决策树、人工神经网络、逻辑回归等，可以进一步提高预测的准确性和稳定性。

模型融合在实际应用中非常广泛，从金融科技到人工智能医疗等领域都有其身影。它不仅可以用于分类和回归问题，还可以用于聚类和关联规则挖掘等其他分析任务。通过模型融合，可以实现更好的in-domain性能和更好的out-of-distribution泛化能力。

总之，模型融合是一种强大的技术，通过结合多个模型的预测结果来提升整体性能，是现代机器学习中不可或缺的一部分。