在Keras中实现模型集成可以通过使用Ensemble模块来实现。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Ensemble模块来集成多个模型：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
# 创建多个模型
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model
model1 = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=10, verbose=0)
model2 = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=10, verbose=0)
model3 = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=10, verbose=0)
# 创建一个投票集成模型
ensemble_model = VotingClassifier(estimators=[('model1', model1), ('model2', model2), ('model3', model3)], voting='soft')
# 训练集成模型
ensemble_model.fit(X_train, y_train)
# 测试集成模型
predictions = ensemble_model.predict(X_test)
在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的神经网络模型create_model()，然后使用KerasClassifier将该模型包装成一个可在Scikit-Learn中使用的分类器。接着，我们创建了三个相同的模型实例，并将它们放入一个VotingClassifier模型中，通过voting='soft'参数指定使用软投票的方法来集成这三个模型。最后，我们使用训练集对集成模型进行训练，并使用测试集对集成模型进行测试。
