投票法思路：
对于回归模型来说，投票法最终的预测结果是多个其他回归模型预测结果的平均值。
对于分类模型，硬投票法的预测结果是多个模型预测结果中出现次数最多的类别，软投票对各类预测结果的概率进行求和，最终选取概率之和最大的类标签。

投票法在回归模型与分类模型上均可使用：

回归投票法：预测结果是所有模型预测结果的平均值。
分类投票法：预测结果是所有模型种出现最多的预测结果。
  分类投票法又可以被划分为硬投票与软投票：

硬投票：预测结果是所有投票结果最多出现的类。
软投票：预测结果是所有投票结果中概率加和最大的类。

想要投票法产生较好的结果，需要满足两个条件：

• 基模型之间的效果不能差别过大。当某个基模型相对于其他基模型效果过差时，该模型很可能成为噪声。
• 基模型之间应该有较小的同质性。例如在基模型预测效果近似的情况下，基于树模型与线性模型的投票，往往优于两个树模型或两个线性模型。

投票法的局限性：它对所有模型的处理是一样的，这意味着所有模型对预测的贡献是一样的。如果一些模型在某些情况下很好，而在其他情况下很差，这是使用投票法时需要考虑到的一个问题。

ensemble = VotingClassifier(estimators=models, voting='soft')