模型融合的主要方法
提交檔案建立融合模型（只需要之前得到的結果，不需要重新訓練）Bagging
投票融合（Voting）
加權融合（weighing）
平均融合（Averaging）
排序平均（Rank averaging）
對於auc，其本質就是一個排序，預測出的auc的值可以轉化為排名的特徵，然後在進行融合（參考DC人品預測大賽）
堆疊泛化建立融合模型Boosting
堆疊泛化（stacking）
訓練集A+B
訓練A之後預測B的結果
訓練B之後預測A的結果
用所有的資料訓練模型，然後對測試集預測
訓練一個第二階段的堆疊模型，利用第一階段得到的概率作為特徵，單獨訓練
混合（Blending）
使用邏輯迴歸堆疊
特徵加權線性堆疊
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