制作一个复合代码编程通常涉及以下步骤：
导入必要的库
根据项目需求，导入所需的库。例如，在Python中，你可能需要导入NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等库。
数据准备
加载或生成数据集。
对数据进行预处理，如数据清洗、特征提取等。
将数据切分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。
选择并训练模型
选择合适的算法模型。例如，可以选择线性回归、支持向量机（SVM）、决策树等。
使用训练数据对模型进行训练。
评估模型的性能，如准确率、召回率等。
集成多个模型
创建多个模型实例，每个模型使用不同的算法或参数。
结合这些模型的预测结果，可以使用简单的平均法、加权平均法或者更复杂的集成方法如Bagging、Boosting等。
评估复合模型
使用测试数据集评估复合模型的性能。
根据评估结果调整模型参数或集成方法，以优化模型性能。
可视化结果
使用Matplotlib等工具绘制数据图形和模型预测结果，以便更直观地理解模型的表现。
```python
导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
加载数据集
X, y = datasets.make_moons（random_state=41, noise=0.1, n_samples=500）
绘制数据图形
plt.scatter（X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], c="r"）
plt.scatter（X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], c="b"）
plt.show（）
数据切分为训练数据和测试数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.3, random_state=51）
创建线性回归模型
lr = LogisticRegression（）
lr.fit（X_train, y_train）
创建支持向量机模型
svm = SVC（probability=True）
svm.fit（X_train, y_train）
创建复合模型（使用VotingClassifier）
composite_model = VotingClassifier（estimators=[（'lr', lr）, （'svm', svm）], voting='soft'）
composite_model.fit（X_train, y_train）
评估复合模型
print（"线性回归模型得分：", lr.score（X_test, y_test））
print（"支持向量机模型得分：", svm.score（X_test, y_test））
print（"复合模型得分：", composite_model.score（X_test, y_test））
可视化结果
plt.scatter（X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='coolwarm'）
plt.plot（X[:, 0], lr.predict（X）, label='Logistic Regression'）
plt.plot（X[:, 0], svm.predict（X）, label='SVM'）
plt.plot（X[:, 0], composite_model.predict（X）, label='Composite Model', linestyle='--'）
plt.legend（）
plt.show（）
```
在这个示例中，我们首先导入了必要的库，并加载了数据集。然后，我们将数据切分为训练集和测试集，并分别创建了线性回归和支持向量机模型。接着，我们使用`VotingClassifier`将这两个模型集成到一个复合模型中，并评估了其性能。最后，我们绘制了数据图形和模型预测结果，以便更直观地理解模型的表现。