使用GBTClassifier和LogisticRegression，生成GBDT+LR的代码

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)和LR (Logistic Regression) 的结合被称为GBDT+LR，可以用于二分类或多分类问题。

以下是使用scikit-learn库中的GBTClassifier和LogisticRegression类生成GBDT+LR的Python代码示例：

# 导入所需库和数据
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练GBDT模型
gbdt = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, max_depth=3, random_state=42)
gbdt.fit(X_train, y_train)

# 使用GBDT的叶子节点作为LR的输入特征
X_train_leaves = gbdt.apply(X_train)[:,:,0]
X_test_leaves = gbdt.apply(X_test)[:,:,0]

# 训练LR模型
lr = LogisticRegression(random_state=42)
lr.fit(X_train_leaves, y_train)

# 在测试集上评估性能
score = lr.score(X_test_leaves, y_test)
print("GBDT+LR accuracy score:", score)

在上述代码中，首先使用`GradientBoostingClassifier`训练GBDT模型，然后使用GBDT的叶子节点作为LR的输入特征，最后使用`LogisticRegression`训练LR模型。这里使用了iris数据集进行演示，您可以根据自己的需求替换成其他数据集。最后，使用LR模型在测试集上评估性能，输出GBDT+LR的准确率得分。