FFM 模型采用引入特征域的方式增强了模型的特征交叉能力，但无论如何， FFM 只能做二阶的特征交叉，如果继续提高特征交叉的维度，会不可避免地产生 组合爆炸和计算复杂度过高的问题。那么就引入今天要说的新的模型趋势LR+GBDTLR+GBDT模型的结构如图1所示。用 GBDT 构建特征工程，利用 LR 预估 CTR 这两步是独立 训练的，所以不存在如何将 LR 的梯度回传到 GBDT 这类复杂的问题

之前我们讲了很多xgboost的特性用法等等，接下来我们需要回答的一个问题是xgboost能够与其他模型融合吗？怎么融合？xgboost和DNN模型融合当我们使用xgboost的时候经常会发现，很多场景下我们只用xgboost模型的效果就能够达到一个最佳的效果，使用深度神经网络反而没有xgboost的效果好，这个经常让我们十分头疼，我想做点更nb的东西逻辑就这么难吗？其实个人认为xgboost效果