拥有两个具有不同范围的相同模型的更好方法

一种更好的方法是使用模型融合（model ensembling）的技术。模型融合是将多个模型的预测结果进行组合，以获得更准确和稳定的预测结果。

以下是一个示例代码，展示如何使用模型融合技术来提高预测准确性。

import numpy as np

# 分别定义两个具有不同范围的模型的预测结果
model1_predictions = np.array([0.2, 0.4, 0.6, 0.8])
model2_predictions = np.array([0.1, 0.3, 0.5, 0.7])

# 定义模型融合的策略，这里使用简单的平均值融合
ensemble_predictions = (model1_predictions + model2_predictions) / 2

print("模型1的预测结果：", model1_predictions)
print("模型2的预测结果：", model2_predictions)
print("融合后的预测结果：", ensemble_predictions)

运行以上代码会输出以下结果：

模型1的预测结果： [0.2 0.4 0.6 0.8]
模型2的预测结果： [0.1 0.3 0.5 0.7]
融合后的预测结果： [0.15 0.35 0.55 0.75]

在上述示例中，我们使用简单的平均值融合策略，将两个模型的预测结果取平均值作为最终的预测结果。你也可以尝试其他的模型融合策略，如加权平均、投票等，以进一步提高预测准确性。