一个二分类问题，机器学习模型训练还说得过去，但是实际预测效果有点差，希望得到解决。该问题涉及三个单独机器模型lgb、xgb、cat，加一个stacking模型融合。

以下是一些可能有用的建议，以优化你的模型预测效果：

1. 数据预处理：确保你对数据进行了适当的清洗和预处理，例如去除缺失值、处理异常值和离群值等。

2. 特征工程：尝试提取更多的特征，或使用不同的特征选择方法，例如基于相关性、信息增益或PCA等。

3. 调整模型超参数：尝试使用不同的超参数组合，例如学习率、最大深度、节点数量等。

4. 集成学习：尝试使用不同的集成学习方法，例如投票、平均、堆叠等，以获得更好的预测效果。

5. 模型融合时注意：在训练stacking模型时，确保你使用了交叉验证，以减少过拟合的风险，另外，你可以尝试使用其他的stacking模型，例如blending或者bagging等。

6. 模型选择：确定是否使用这三个模型是正确的，或者你可以尝试使用其他的模型，例如神经网络、支持向量机等。

7. 数据量：确保你拥有足够的训练数据，可以尝试增加数据量以提高模型的泛化能力。

8. 特征选择：通过特征选择或者特征提取的方法，选择出最重要的特征，可以提高模型预测效果。

希望这些建议能帮助你提高模型的预测效果！