LSTM模型相对于LSTM-Xgboost模型的缺点

LSTM模型相对于LSTM-Xgboost模型的缺点可能包括：

1. 对于长序列的数据，LSTM模型可能存在梯度消失问题，导致难以捕获长期依赖关系。

2. LSTM模型需要较大的计算资源，训练和预测速度较慢。

3. LSTM模型对于特征的提取和选择需要更多的人工干预和调整，而LSTM-Xgboost模型可以自动选择和组合特征。

4. LSTM模型可能存在过拟合问题，需要通过一些正则化方法来避免。

5. LSTM模型在处理非线性数据时可能存在局限性，因为它只能学习到线性关系，而LSTM-Xgboost模型可以处理更复杂的非线性关系。