LSTM+LightGBM+Catboost的stacking融合模型
基本介绍
针对目前大部分数据同时具有特征连续和特征不连续的特点，将神经网络模型如LSTM和回归树模型如XGboost,基于stacking集成学习原理进行融合
附有模型评价指标R2、RMSE、MAE、MSE，代码包含注释，可以直接运行。
融合过程
在机器学习中，堆叠（stacking）是一种集成学习技术，它结合了不同基础模型的预测结果，从而产生更准确的最终预测。在这种情况下，您希望使用LSTM（Long Short-Term Memory）、LightGBM和CatBoost这三种不同类型的模型进行堆叠融合。以下是一种可能的方法来实现这种模型的堆叠融合：
使用LSTM模型对时间序列数据进行建模和预测。
使用LightGBM和CatBoost这两种梯度提升树模型对数据进行建模和预测。
将LSTM、LightGBM和CatBoost的预测结果作为新的特征。
将这些新特征作为输入，训练一个元学习器（如逻辑回归、随机森林等）来生成最终的预测结果。
原文地址：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/143608427
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