在Python中，有几个常用的库和函数可以帮助你进行机器学习模型的集成学习。以下是一些建议：
BaggingClassifier或BoostingClassifier等类来实现集成学习。BaggingClassifier：基于随机森林的集成学习。BoostingClassifier：基于AdaBoost的集成学习。tf.keras.utils.model_to_estimator将Keras模型转换为TensorFlow Estimator，然后使用tf.estimator.RunConfig配置多个训练复制（replicas）以实现集成学习。类似地，对于PyTorch，你可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来并行化模型训练。mlxtend.classifier模块提供了StackingCVClassifier，这是一个基于堆叠（stacking）的集成学习分类器。请注意，这些库和函数只是Python机器学习生态系统中的一部分。根据你的具体需求和项目背景，你可能还需要探索其他库和工具。
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