摘要： 主要是通过树模型衍生变量。然后和逻辑回归模型融合在一起；树模型LGM衍生模型，主要是使用LGM模型对原始数据进行训练，把每个样本落在的叶节点的位置记为1，这个有N个树就有N个位置，然后每个样本就得到一个1xN(N是树的棵树)的向量，然后通过PSI，特征重要性去刷选变量，最后将刷选后的变量放入逻辑回归 阅读全文