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Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-31
【官方行为】把多个估计器交给VotingClassifier后，调用fit时会拟合这些估计器的克隆副本；训练好的副本保存在estimators_，也可以通过named_estimators_按名称访问。不要以为传入一个已经训练过的模型，就自动跳过这一步训练。
hard投票按预测类别统计多数；soft投票结合预测概率，文档推荐用于概率校准良好的分类器。weights不设置时，各模型采用相同权重。
【Amy的实现建议】调试时查看投票器内部训练后的成员，而不是只看最初传入的对象。评估时把单模型与集成放在相同数据划分下比较；增加投票成员会增加训练工作，但并不自动保证准确率提高。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.VotingClassifier.html