模型的简单Ensemble

模型层面的 Ensemble：如 GBDT、RandomForest 本身是多个小模型的混合。两个 LR 模型可做加权平均；两模型 auc 差别不大时，加权平均常能提升；lr+gbdt 融合有时效果很好。当两模型 auc 差别较大时，难以超过高者。

分数分布

融合效果受两模型预测分数分布影响。LR、FM 的分数分布各有特点。

另一种融合方式

对两模型参数求平均；或一个模型输出给下一个模型做 boosting/stack。参考 Mathematica ClassifierEnsembles、gbdt+lr 等方案。