同时建立一个更为复杂的辅助模型，如XGBoost

要在Python中使用XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）构建复杂模型，首先需要安装xgboost库。你可以通过pip来安装：

pip install xgboost

以下是创建一个简单的XGBoost分类器并训练其基本流程：

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义DMatrix，这是XGBoost的核心数据结构
dtrain = xgb.DMatrix(data=X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(data=X_test, label=y_test)

# 设置参数
param = {
    'objective': 'multi:softmax',  # 多类分类任务
    'num_class': len(set(y)),       # 类别数
    'eta': 0.3,                     # 学习率
    'max_depth': 3,                 # 树的最大深度
}

# 训练模型
bst = xgb.train(param, dtrain, num_boost_round=100)

# 预测
preds = bst.predict(dtest)

# 评估性能
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, preds.round())
print(f"Accuracy: {accuracy}")

这个例子展示了如何初始化一个XGBoost分类器，划分数据，设置参数，训练模型，以及进行预测和评估。