更好的方法是对所有子模型的值求和

，这种方法可以用于集成学习中的模型融合。模型融合是指将多个不同的模型的预测结果结合起来，以获得更准确、更稳定的预测结果。

对所有子模型的值求和的方法被称为简单投票法。在这种方法中，每个子模型的预测结果被视为一个投票，最终的预测结果是所有投票的加权和。加权和的权重可以根据子模型的性能进行调整，以提高整体预测的准确性。

简单投票法的优势在于简单易实现，不需要对子模型进行复杂的集成操作。它适用于多个子模型的预测结果相对独立且性能相近的情况。

应用场景：

• 集成学习：在集成学习中，可以使用简单投票法对多个子模型的预测结果进行融合，以提高整体预测的准确性。
• 多标签分类：对于多标签分类问题，可以使用简单投票法对每个标签的预测结果进行融合，以得到最终的多标签预测结果。

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• 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能，可以用于构建子模型。
• 腾讯云函数计算（https://cloud.tencent.com/product/scf）：提供了无服务器的计算服务，可以用于部署和运行子模型。
• 腾讯云API网关（https://cloud.tencent.com/product/apigateway）：提供了API管理和调用的功能，可以用于将子模型封装成API供其他系统调用。

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