在机器学习领域，特征工程是提升模型性能的关键步骤之一。本文将探讨如何利用随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）以及XGBoost构建新颖特征，并通过逻辑回归（LR）进行最终融合预测。😎

首先，RF擅长捕捉非线性关系与异常值检测，它生成的特征可以增强数据表达能力；接着，GBDT以其强大的拟合能力补充了更多复杂模式；而XGBoost则进一步优化了计算效率与泛化效果。三者共同作用下产生的新特征集，为后续模型提供了丰富的信息维度。🧐

最后，采用LR作为集成器的优势在于其可解释性强且易于部署。同时结合Lasso正则化方法，有效避免过拟合并提高稳定性。这一组合不仅适用于分类任务，在回归问题中也表现优异！🚀

实践证明，这种多阶段混合策略能够显著改善预测精度，值得深入研究与应用！🎯