lightgbm + lr

LightGBM与LR的融合方案适用于处理大规模的离散特征。在推荐系统和广告算法大赛中，这种方案被广泛应用。通过将LightGBM和LR两个模型进行融合，可以充分发挥它们各自的优点，提高预测性能。具体而言，LightGBM是一种基于梯度提升算法的决策树模型，能够处理高维稀疏特征，具有较强的拟合能力和泛化能力。而LR则是一种线性模型，对于线性可分的特征更加适用。通过将LightGBM和LR的输出结果进行加权融合，可以得到更好的预测结果。这种融合方案在实践中已经被证明是有效的，并且在大规模离散特征的情况下，能够进一步提升模型的性能。