在机器学习领域，集成技术是一种将多个模型的预测结果结合起来，以提高最终模型性能的方法。本文将探讨几种集成技术，包括最大投票、平均值、加权平均和排名平均，这些技术可以应用于分类和回归问题。
假设有M1到Mn的多个独立模型，它们分别给出Pred1到Predn的预测结果。目标是将这些模型的预测结果结合起来，形成一个单一的模型。关键在于如何进行这种组合，这就是集成技术发挥作用的地方。为了更好地理解这些技术，将使用泰坦尼克号生存预测的例子，即根据乘客的详细信息预测哪些乘客能在泰坦尼克号灾难中幸存下来。
最大投票是一种简单的集成技术，它根据多数模型的预测结果来确定最终预测。例如，如果有多个模型预测乘客会幸存，那么最终预测也将是幸存。反之，如果多数模型预测乘客不会幸存，那么最终预测也将是不会幸存。
以泰坦尼克号乘客ID1为例，假设模型M1预测该乘客不会幸存（用0表示），而模型M2预测该乘客会幸存（用1表示），模型M3再次预测该乘客不会幸存（用0表示）。在这种情况下，可以根据最大投票原则，得出最终预测结果。
对于回归问题，需要预测一个连续变量，这时最大投票就不再适用。取而代之的是平均值方法。可以简单地取各个模型预测结果的平均值作为最终预测。例如，对于第0行的数据，得到了3466.66的平均值，这就是预测结果。
在平均值方法中，没有考虑各个模型的准确性，而是给每个模型相同的权重。但这种方法并不明智，因为如果知道某个模型表现更好，希望给它更高的权重。
以汽车为例，如果知道某个人对汽车更了解，会更重视他的推荐。同样，在模型M1、M2和M3中，如果知道它们的验证R平方值分别为0.6、0.4和0.7，那么就可以根据模型的表现给它们分配不同的权重。
M1的预测结果乘以2，M2的预测结果乘以1，M3的预测结果乘以2，然后取这些加权预测结果的平均值。
这样，就得到了一个加权平均的预测结果，这个结果应该比简单的平均值方法更好，因为根据模型的表现分配了不同的权重。
除了手动决定每个模型的权重外，还有另一种方法，即排名平均。在这种方法中，给各个模型分配排名，然后根据排名来分配权重。
模型1的预测结果乘以0.33，模型2乘以0.16，模型3乘以0.5，然后将这些结果相加。