在同一页面中引导多个模型为所有模型提供相同的结果

，可以采用模型集成的方法。模型集成是指将多个模型的预测结果进行组合，以获得更准确、更稳定的预测结果。

模型集成可以通过以下几种方式实现：

1. 投票集成（Voting Ensemble）：将多个模型的预测结果进行投票，选择得票最多的结果作为最终预测结果。投票集成可以分为硬投票和软投票两种方式。硬投票是指简单地统计每个模型预测的类别标签，选择得票最多的类别作为最终结果。软投票是指将每个模型预测的概率值进行加权平均，选择概率值最高的类别作为最终结果。
2. 平均集成（Averaging Ensemble）：将多个模型的预测结果进行平均，得到平均预测结果。平均集成可以分为简单平均和加权平均两种方式。简单平均是指对每个模型的预测结果进行简单平均，得到最终结果。加权平均是指对每个模型的预测结果进行加权平均，根据模型性能的不同给予不同的权重。
3. 堆叠集成（Stacking Ensemble）：将多个模型的预测结果作为输入，再训练一个元模型（Meta Model）来融合这些预测结果，得到最终的预测结果。堆叠集成可以分为两层和多层堆叠。两层堆叠是指将多个模型的预测结果作为第二层模型的输入，训练一个元模型来进行预测。多层堆叠是指将多个模型的预测结果作为下一层模型的输入，逐层堆叠，直到得到最终的预测结果。

模型集成的优势在于可以充分利用多个模型的优势，提高预测的准确性和稳定性。它可以通过降低模型的方差来提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。此外，模型集成还可以通过组合不同类型的模型，提供更全面的预测结果。

在实际应用中，可以使用腾讯云的机器学习平台AI Lab（https://cloud.tencent.com/product/ai）来进行模型集成。AI Lab提供了丰富的机器学习工具和算法库，可以方便地进行模型训练、预测和集成。同时，腾讯云还提供了云服务器、云数据库等基础设施服务，以及云原生、网络安全、音视频处理等相关产品，可以满足云计算领域的各种需求。