概念：各种模型融合，结果取平均值或投票等
项目经验：输出每个模型预测结果的情况，剔除预测效果差的模型（例如预测正样本比率是否符合原数据集正样本比率）
Stacking（堆叠）模型：第一阶段最好交叉验证
优点：使模型的边界更加平稳，效果更好，过拟合风险更低
缺点：消耗时间大，不适合实时处理，只适合离线操作
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集成算法
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