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在Python中，有幾個常用的庫和函數可以幫助你進行機器學習模型的集成學習。以下是一些建議：
BaggingClassifier或BoostingClassifier等類來實現集成學習。BaggingClassifier：基于隨機森林的集成學習。BoostingClassifier：基于AdaBoost的集成學習。tf.keras.utils.model_to_estimator將Keras模型轉換為TensorFlow Estimator，然后使用tf.estimator.RunConfig配置多個訓練復制（replicas）以實現集成學習。類似地，對于PyTorch，你可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel來并行化模型訓練。mlxtend.classifier模塊提供了StackingCVClassifier，這是一個基于堆疊（stacking）的集成學習分類器。請注意，這些庫和函數只是Python機器學習生態系統中的一部分。根據你的具體需求和項目背景，你可能還需要探索其他庫和工具。
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