交叉验证和模型融合是机器学习中常用的两种技术。
1. 交叉验证：交叉验证是一种评估统计分析、机器学习模型预测性能的方法。其基本思想是将原始数据集划分为训练集和测试集，然后在训练集上训练模型，在测试集上评估模型的性能。这种划分方法可能会因为划分方式的不同导致评估结果的波动。为了解决这个问题，交叉验证提出了k折交叉验证的思想。即将原始数据集划分为k个子集，每次用k-1个子集的数据进行训练，剩下的一个子集进行测试，这样循环k次，每个子集都作为过一次测试集，最后将k次的测试结果进行平均，得到最终的模型性能评估结果。这种方法可以有效避免因为数据划分方式不同导致的评估结果波动问题。
2. 模型融合：模型融合，又称为集成学习，是一种通过构建并结合多个学习器来完成学习任务的机器学习方法。它的基本思想是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，即通过组合多个“弱”学习器（泛化性能并不突出的学习器）来获得一个“强”学习器（泛化性能优秀的学习器）。常见的模型融合方法有投票法、加权平均法、Stacking等。这些方法都是基于同样的思想，即不同的学习器可能对数据的理解和学习是不同的，通过将他们的结果进行整合，可以获得更好的预测性能。
总的来说，交叉验证是一种评估模型性能的方法，而模型融合是一种提高模型性能的方法。两者在实际的机器学习任务中都有着广泛的应用。
