说我有一些映射到标量属性y的特征向量[x1，x2]。我可以使用scikit-learn来拟合给定的模型并进行预测。所以我认为
f([x1, x2]) —> y
然后我可以调用model.fit（ X ， Y ），model.predict（ X ， Y ），等等。
我还可以分离特征向量的分量，只是假设两个独立的函数是可加的
f(x1) + f(x2) —> y
因此，现在我有两个机器学习模型，它们给出了针对不同功能的预测，我认为这些功能的总和会映射到我的属性。一起优化两个模型的最佳方法是什么？