模型融合xgboost+lr

模型融合是一种组合多个机器学习模型以达到更好性能的方法。对于融合XGBoost和LR（逻辑回归）模型，有几种常见的方法可以尝试。

1. 简单平均融合：将XGBoost和LR的预测结果进行加权平均，权重可以根据模型表现来确定。

2. 加权平均融合：根据模型表现，使用交叉验证或者其他评估指标来确定不同模型的权重，然后将两个模型的预测结果按权重加权平均。

3. Stacking融合：将XGBoost和LR作为基本模型，使用其他模型（如随机森林、SVM等）作为元模型，将基本模型的预测结果作为元特征进行训练和预测。

4. Blending融合：将训练集分成两部分，一部分用于训练XGBoost模型，另一部分用于训练LR模型。然后使用测试集对两个模型进行预测，并将预测结果作为新的特征，再训练一个元模型。

这些是一些常见的模型融合方法，你可以根据实际情况选择适合的方法。同时，还可以尝试其他更复杂的融合方法，以提高模型性能。