模型集成技术

模型集成（Model Ensembling）是一种机器学习策略，它结合了多个模型的预测结果以提高整体的预测性能。这种方法的基本思想是，通过多个模型的"多数投票"或平均预测，可以减少单一模型可能出现的误差，提高模型的鲁棒性。

模型集成有多种实现方式，包括：

Bagging：Bagging是并行式集成学习的最主要技术之一，它通过构建多个独立的模型并取其平均预测结果来工作。随机森林就是一种典型的Bagging方法。
Boosting：Boosting是一种序列式集成学习技术，每个模型在训练时都会尝试修正前一个模型的错误。AdaBoost和梯度提升树（Gradient Boosting Tree）就是Boosting的例子。
Stacking：Stacking是一种集成多个模型的方法，它训练一个新的模型来组合多个模型的预测结果。这个新模型被称为元模型（meta-model），它可以是任何类型的模型，只要能从其他模型的预测结果中学习。

模型集成的主要优点是可以提高预测性能，减少过拟合，提高模型的稳定性。但是，它也有一些缺点，比如增加了模型的复杂性，可能会增加计算成本，以及可能会使模型的解释性变差。

Stacking方法

在这个例子中，有四个独立的深度神经网络模型（dnn1, dnn2, dnn3, dnn4）。每个模型都在不同的训练集上进行训练，然后他们的输出会被合并并用于训练一个新的模型。

这种方法的优点是可以结合多个模型的优点，提高预测的准确性。同时，由于每个模型都在不同的训练集上进行训练，这也增加了模型的多样性，有助于减少过拟合。

这部分代码中，每个模型的训练集和验证集都是通过train_test_split函数从原始数据集中随机抽取的，这也增加了模型的多样性。每个模型都使用了相同的训练参数（例如，训练轮数和批次大小），这有助于保证模型的公平性。