f models）是一种使用模型选择算法为每个问题选择最佳模型的集成方法。当仅使用一个问题进行测试时，一组模型不会产生比集成中的最佳模型更好的结果，但是当针对许多问题进行评估时，它通常会产生比集成中的任何模型更好的结果。最常见的方法用于模型的选择是交叉验证。它用以下伪代码描述：交叉验证选择可以概括为：“使用训练集尝试所有选择，并选择最有效的方法”。门控是交叉验证选择的一般化。它涉及训练另一种学习模型，以确定桶中哪些模型最适合解决问题。通常，感知器被应用于门控模型。它可用于选择“最佳”模型，或者可用