在机器学习中，模型聚合是一个重要的技术，旨在通过组合多个模型来提高整体性能。以下关于模型聚合的描述中，哪一项最能准确解释其原理和应用？A. 模型聚合能够通过增加模型的复杂性来提高预测的准确性。B. 模型聚合通过组合多个模型的结果，可以有效减少单一模型的过拟合风险。C. 模型聚合只适用于线性模型，无法应用于复杂的非线性模型。D. 模型聚合的主要目的是提高训练速度，而非提高模型的预测能力。