模型融合（Model Fusion）是一种机器学习技术，指通过特定策略将多个基础模型的预测结果结合起来，以提升整体性能、鲁棒性和泛化能力。其核心在于利用不同模型的优势互补，减少单一模型的偏差或方差，从而在复杂任务中实现更精准的决策。常见方法包括投票、加权平均、堆叠（Stacking）和混合（Blending），这些策略通过集成多样化的学习算法或数据视图，有效应对噪声、过拟合和不确定性挑战。
在AI产品开发的实际落地中，模型融合显著提升了产品性能和应用效果。例如，在推荐系统中，融合协同过滤模型与内容过滤模型，可增强个性化推荐的准确性和多样性；在金融风控领域，结合逻辑回归、随机森林和深度神经网络的预测，能更可靠地检测欺诈交易；而在医疗图像识别中，集成多个CNN模型可提高病灶诊断的鲁棒性。这种技术不仅优化了预测精度，还降低了系统部署风险，成为构建高性能、可扩展AI产品的核心策略之一。
延伸阅读推荐：《Ensemble Methods: Foundations and Algorithms》 by Zhi-Hua Zhou (2012)，该书系统解析了集成学习的理论基础与实用技巧，适合深入理解模型融合的机制。
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