在Keras中進行模型的集成通常有兩種方法：平均集成和堆疊集成。

1. 平均集成： 在平均集成中，首先訓練多個不同的模型，然后將它們的預測結果取平均值作為最終的預測結果。在Keras中，可以通過在多個模型上進行預測并計算平均值來實現平均集成。以下是一個簡單的示例代碼：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Dropout

# 創建多個不同的模型
model1 = Sequential()
model1.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu'))
model1.add(Dropout(0.5))
model1.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model2 = Sequential()
model2.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu'))
model2.add(Dropout(0.5))
model2.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 訓練模型

# 在測試集上進行預測
pred1 = model1.predict(test_data)
pred2 = model2.predict(test_data)

# 計算平均值
final_pred = (pred1 + pred2) / 2

2. 堆疊集成： 在堆疊集成中，首先訓練多個不同的模型，然后將它們的預測結果作為新的特征輸入到一個元模型中進行訓練。在Keras中，可以通過使用Functional API或者Model類來實現堆疊集成。以下是一個簡單的示例代碼：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Dropout
from keras.layers import Input
from keras.models import Model

# 創建多個不同的模型
input_layer = Input(shape=(10,))
model1 = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
model1 = Dropout(0.5)(model1)
output1 = Dense(1, activation='sigmoid')(model1)
model1 = Model(inputs=input_layer, outputs=output1)

model2 = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
model2 = Dropout(0.5)(model2)
output2 = Dense(1, activation='sigmoid')(model2)
model2 = Model(inputs=input_layer, outputs=output2)

# 訓練模型

# 在測試集上進行預測
pred1 = model1.predict(test_data)
pred2 = model2.predict(test_data)

# 創建元模型
input_layer = Input(shape=(2,))
meta_model = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
meta_model = Dense(1, activation='sigmoid')(meta_model)
meta_model = Model(inputs=input_layer, outputs=meta_model)

# 使用預測結果作為特征輸入到元模型中進行訓練
meta_features = np.concatenate([pred1, pred2], axis=1)
meta_model.fit(meta_features, true_labels)

這是一個簡單的堆疊集成示例代碼，你可以根據自己的需求和模型進行自定義和調整。