1、模型融合方式：在将多个模型组合在一起时，需要考虑如何将它们的预测结果进行融合。常见的方法包括平均融合、加权平均融合、投票融合等。需要根据具体情况选择合适的融合方式，以提高集成模型的性能。2、模型选择与特征选择：在集成模型时，需要选择合适的模型和特征进行组合。不同的模型和特征可能对同一数据集有不同的性能表现，因此需要进行实验和比较，选择最优的组合方式。3、数据集分割：在进行模型集成时，需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。为了保证集成模型的泛化能力和可靠性，需要确保数据集的分割是随机的、有代表性的，并且不会泄露信息。4、模型超参数调整：在集成模型时，需要对每个模型的超参数进行调整，以优化模型的性能。超参数的调整可以通过交叉验证、网格搜索等方法进行，以避免过度拟合和欠拟合问题。