在Keras中實現模型集成可以通過使用Ensemble模塊來實現。下面是一個簡單的示例代碼，演示了如何使用Ensemble模塊來集成多個模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier

# 創建多個模型
def create_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
    model.add(Dense(8, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

model1 = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=10, verbose=0)
model2 = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=10, verbose=0)
model3 = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=10, verbose=0)

# 創建一個投票集成模型
ensemble_model = VotingClassifier(estimators=[('model1', model1), ('model2', model2), ('model3', model3)], voting='soft')

# 訓練集成模型
ensemble_model.fit(X_train, y_train)

# 測試集成模型
predictions = ensemble_model.predict(X_test)

在上面的代碼中，我們首先定義了一個簡單的神經網絡模型create_model()，然后使用KerasClassifier將該模型包裝成一個可在Scikit-Learn中使用的分類器。接著，我們創建了三個相同的模型實例，并將它們放入一個VotingClassifier模型中，通過voting='soft'參數指定使用軟投票的方法來集成這三個模型。最后，我們使用訓練集對集成模型進行訓練，并使用測試集對集成模型進行測試。