xgboost与lightgbm模型融合

xgboost与lightgbm模型融合是一种常见的机器学习技术，可以提高模型的准确性和稳定性。具体来说，可以通过将两个模型的预测结果进行加权平均或者投票来得到最终的预测结果。此外，还可以使用stacking等技术将多个模型进行融合，进一步提高模型的性能。需要注意的是，在进行模型融合时，需要保证两个模型的输入特征和输出标签相同，否则可能会导致融合效果不佳。