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==== 异质或集成模型 ====

==== 异质或集成模型 ====

将那些在单个任务中表现更好的简单模型集成而形成一个混合模型是一种值得探索的研究方法。 这些模型可以提供更好的预测效果并且增强对数据的理解。 然而这里需要在效果和可解释性之间做权衡，当需要提出一个组合的、性能良好的模型时，也需要识别并深入理解这些简单模型之间的相互作用。此外，开发出用来帮助分析和可视化这些混合模型的数据的工具和应用程序又将是另一个额外的挑战。

将那些在单个任务中表现更好的简单模型集成而形成一个混合模型是一种值得探索的研究方法。 这些模型可以提供更好的预测效果并且增强对数据的理解。 然而这里需要在效果和可解释性之间做权衡，当需要提出一个组合的、性能良好的模型时，也需要识别并深入理解这些简单模型之间的相互作用。此外，开发出用来帮助分析和可视化这些混合模型的数据的工具和应用程序又将是另一个额外的挑战。