八分类模型融合：加权投票法实现准确率提升

下面是利用加权投票融合两个不同准确率的八分类模型的完整Python代码：\n\npython\nimport numpy as np\n\n# 定义acc_cnn和acc_gru的权重\nweights = [0.5, 0.5]\n\n# 定义acc_cnn和acc_gru的预测结果\nacc_cnn_pred = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]\nacc_gru_pred = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]\n\n# 进行加权投票\nensemble_pred = np.average([acc_cnn_pred, acc_gru_pred], axis=0, weights=weights)\n\n# 输出加权投票结果\nprint(ensemble_pred)\n\n\n上述代码中，我们首先定义了acc_cnn和acc_gru的权重，然后定义了acc_cnn和acc_gru的预测结果。接着，我们使用np.average函数进行加权投票，其中axis=0表示按列加权投票，weights参数用于指定权重。最后，我们输出了加权投票的结果。