模型拼装是指在机器学习或深度学习领域，将多个独立的模型组合成一个更加复杂的模型的过程。这个过程是通过将多个模型的输出作为输入，从而在更高层次上获得更准确、更有用的预测结果。
模型拼装可以有几种常见的方式，包括堆叠、集成和级联。
- 堆叠（Stacking）：将多个模型组合成一个堆叠模型，其中每个基础模型的输出作为输入，通过另一个元模型来进行最终预测。
- 集成（Ensembling）：将多个模型组合成一个集成模型，其中每个模型的预测结果通过加权平均或投票等方式进行整合。
- 级联（Cascade）：将多个模型按照一定的顺序连接起来，其中每个模型的输出作为下一个模型的输入，以形成一个复杂的级联模型。
模型拼装的目的是通过综合多个模型的优点，弥补其个别模型的缺点，从而提高预测的准确性和可靠性。
模具形状拼接在一起，装配起来。
