GBDT+LR python实现

GBDT+LR的Python实现可以按照以下步骤进行：

1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理、特征选择等操作。
2. 数据加载：使用Python的数据处理库（如pandas）加载数据集。
3. 模型搭建：使用GBDT模型进行特征转换，将原始特征转换为GBDT树的叶子节点输出的实数值。
4. 训练及预测：使用训练数据训练GBDT模型，并将训练得到的特征转换结果作为LR模型的输入进行训练。然后使用测试数据进行预测。

具体的实现步骤可以参考引用\[1\]和引用\[3\]中提到的内容。在训练阶段，需要获取特征数据并拆分成训练数据和测试数据，然后分别训练GBDT分类器和LR模型。在预测阶段，将待预测的特征输入到GBDT模型中，获取叶子节点并进行拼接，然后使用OneHot编码器将拼接结果转换为OneHot向量，最后使用LR模型进行预测。

总的来说，GBDT+LR的Python实现包括数据预处理、数据加载、模型搭建、训练及预测等步骤，具体的实现细节可以参考引用\[1\]和引用\[3\]中的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [推荐系统 | 基础推荐模型 | GBDT+LR模型 | Python实现](https://blog.csdn.net/liujiesxs/article/details/126723249)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Facebook的GBDT+LR模型python代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_43290383/article/details/121306368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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