如何组合基于不同特征但相同输出数据集的多个ML模型？

当然存在这类方法，以下是几种常用方案：

• 适配型堆叠集成
  先让每个模型在各自专属的特征集上完成训练，输出各自的预测结果（分类任务输出概率、回归任务输出预测值）。随后把这些预测结果作为新的特征输入到一个"元模型"（如逻辑回归、轻量梯度提升树）中，由元模型整合所有基模型的输出，得到最终预测。这种方式下，每个基模型完全独立使用自身特征集，无需统一特征维度。
• 加权融合策略
  给每个在独立特征集上训练好的模型，根据其在验证集上的性能（如分类准确率、回归MAE）分配对应权重。最终预测结果通过加权求和（回归）或加权投票（分类）生成。例如模型A验证准确率92%、模型B88%，可给A分配0.55权重、B分配0.45权重，最终预测=0.55A_pred + 0.45B_pred。
• 特征拼接集成（可选）
  若不同特征集无冲突且可合并，可将所有特征拼接为一个全量特征集，再用传统集成算法（如随机森林、AdaBoost）训练。但这种方法仅适用于特征类型兼容的场景，且需注意特征缩放、维度膨胀的问题，灵活性不如前两种方案。

补充说明：集成学习并非局限于相同特征集的场景，上述方案都是集成思想的延伸，专门用于处理多特征源、同预测目标的建模需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hadeer adel