xgboost与模型融合

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高性能的梯度提升库，特别适合大规模数据集和高维特征场景。它通过改进传统的决策树算法，引入了并行化、稀疏性处理和分布式计算等特性，使得训练速度更快且模型性能优秀。

模型融合，又称ensemble learning，是指将多个模型的预测结果组合起来，通常用于提高整体预测性能。常见的模型融合策略有平均法、投票法、堆叠（Stacking）和混合模型（如随机森林集成）。XGBoost可以作为一个基础组件参与到模型融合中，例如在Stacking中，首先单独训练几个不同的模型（包括XGBoost），然后使用这些模型的输出作为新特征，再训练一个元模型（Meta-model）来进行最终预测。这样可以利用单个模型之间的差异性和互补性来提升整体性能。