python 加权平均法融合两组数据识别的结果

加权平均法是一种常用的数据融合方法，可以将多个模型的预测结果综合起来，得到更为准确的预测结果。具体地，加权平均法假设不同的模型对于预测结果的贡献不同，因此对于每个模型的预测结果赋予一个权重，然后将所有模型的预测结果加权平均起来，得到最终的预测结果。

在识别问题中，如果有两组数据分别由两个模型生成，可以使用加权平均法来融合这两组数据的识别结果。具体地，假设第一组数据的识别结果为 $y_1$，第二组数据的识别结果为 $y_2$，则可以使用如下公式进行加权平均：

$$
\hat{y} = w_1 y_1 + w_2 y_2
$$

其中，$\hat{y}$ 表示加权平均后的预测结果，$w_1$ 和 $w_2$ 分别表示两个模型的权重，且满足 $w_1+w_2=1$，可以根据实际情况来设定。

需要注意的是，在使用加权平均法进行数据融合时，需要对不同模型的预测结果进行标准化处理，以保证它们具有相同的量纲。可以使用 z-score 标准化方法或 min-max 标准化方法来实现。