Python多模型集成核心是策略性融合互补模型以降低误差，而非简单拼凑；关键在于选互补基模型、设计合理融合方式、用交叉验证防过拟合；主流方法分Bagging（如随机森林）、Boosting（如XGBoost）、Stacking三类，逻辑与适用场景各异。 Python做多模型集成，核心是用不同模型的预测结果相互补充、降低误差，不是简单拼凑，而是有策略…