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Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-02
scikit-learn的VotingRegressor会让多个回归器分别在训练数据上拟合，再对预测求平均；weights=None时各模型等权。调用fit时，它拟合的是原始基模型的克隆副本，并把结果存入estimators_。
因此，把一个尚未拟合的模型变量放进集成器后，不能据此认为外部那个变量已经被训练。要检查集成器真正使用的子模型，应看estimators_，或按名称通过named_estimators_访问。
Amy建议：排查“集成器能预测、外部模型却提示未拟合”时，先确认是否检查错了对象。记录参数配置与训练后的对象时也分开保存，避免把配置模板误当成训练产物；多个模型平均并不保证优于其中最好的模型。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.VotingRegressor.html