在Keras中實現模型集成有多種方法，以下是一些常用的方法：

1. 使用投票集成（Voting Ensemble）：將多個模型的預測結果進行投票，選擇得票最多的類別作為最終預測結果。可以使用Keras的VotingClassifier類來實現投票集成。

from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier

model1 = KerasClassifier(build_fn=model1_function)
model2 = KerasClassifier(build_fn=model2_function)
model3 = KerasClassifier(build_fn=model3_function)

ensemble = VotingClassifier(estimators=[('model1', model1), ('model2', model2), ('model3', model3)], voting='soft')
ensemble.fit(X_train, y_train)

2. 使用平均集成（Averaging Ensemble）：將多個模型的預測結果進行平均，得到最終預測結果。可以使用Keras的Model類來構建一個平均集成模型。

from keras.models import Model
from keras.layers import Average

model1 = model1_function()
model2 = model2_function()
model3 = model3_function()

output1 = model1.output
output2 = model2.output
output3 = model3.output

ensemble_output = Average()([output1, output2, output3])

ensemble_model = Model(inputs=[model1.input, model2.input, model3.input], outputs=ensemble_output)

3. 使用堆疊集成（Stacking Ensemble）：將多個模型的預測結果作為輸入，訓練一個元模型來做最終的預測。可以使用Keras的Model類來構建一個堆疊集成模型。

from keras.models import Model
from keras.layers import concatenate, Dense

model1 = model1_function()
model2 = model2_function()
model3 = model3_function()

output1 = model1.output
output2 = model2.output
output3 = model3.output

concatenated_output = concatenate([output1, output2, output3])
dense_layer = Dense(10, activation='relu')(concatenated_output)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(dense_layer)

stacking_model = Model(inputs=[model1.input, model2.input, model3.input], outputs=output)

這些方法都可以在Keras中實現模型集成，根據具體的需求和數據特點選擇適合的集成方法。