后端系统的机器学习模型集成主要有两种方式：模型融合和模型堆叠。
模型融合是将多个模型的预测结果进行加权平均或投票等方式进行融合，以达到提高预测准确率的目的。常见的模型融合算法有Bagging、Boosting和Stacking等。其中，Bagging算法是通过自助采样的方式产生多个训练集，使用不同的训练集训练不同的模型，最后将多个模型的预测结果进行平均；而Boosting算法则是通过加权的方式对模型进行训练，增强弱分类器的能力，最终产生强分类器。Stacking算法则是将多个模型的预测结果作为新的特征，训练一个新的模型进行预测。
模型堆叠则是将多个模型组合在一起，形成一个更加强大的模型。常见的模型堆叠算法有神经网络、集成学习和深度学习等。其中，神经网络是一种多层感知器模型，通过多层神经元之间的连接进行训练，可以达到较高的预测准确率；集成学习则是将多个模型进行组合，形成一个更加强大的模型，常见的算法有随机森林和XGBoost等；而深度学习则是通过多层神经网络进行训练，可以学习到更加复杂的特征和模式，常见的算法有卷积神经网络和循环神经网络等。
在进行后端系统的机器学习模型集成时，还需要注意以下几点：
数据预处理：对数据进行清洗、归一化、标准化等处理，以提高模型的训练效果和预测准确率。
特征选择：选择对于模型预测准确率影响较大的特征进行训练，以减少模型训练时间和提高预测准确率。
模型评估：对集成模型进行评估，选择合适的评估指标进行模型性能评估，以便对模型进行改进和优化。
模型部署：对集成模型进行部署，将其应用到实际场景中，以实现模型的实际效果。