能否将sklearn模型的predict_proba输出作为其他模型的输入特征？

两种做法均具备合理性，本质属于集成学习领域的**堆叠集成（Stacking）**思路，核心是利用不同模型的异构学习能力，补充单一模型的信息盲区。

合理性解释 #

不同模型的归纳偏置存在本质差异：

• 逻辑回归属于线性模型，仅能捕捉特征与标签的线性关联，对非线性关系、特征间交互关系不敏感，因此会出现随机森林判定为高重要性的非线性特征，在逻辑回归中无法通过t检验、权重趋近于0的现象
• 将其他模型的predict_proba输出作为特征输入，相当于给下游模型补充了上游模型学到的决策边界信息，下游模型可以自动判断该特征的价值，不会带来额外的信息损失

第一种方案的说明与风险点 #

先移除逻辑回归中不显著的特征训练模型，将得到的预测概率与全量原始特征共同输入随机森林训练

• 合理之处：相当于给树模型补充了线性维度的决策信息，随机森林的特征重要性机制会自动筛选有效信息，即使概率特征无价值也不会影响最终效果
• 可能引入偏差的场景：未做交叉验证生成概率特征直接训练会导致数据泄露。如果用全量训练集训练逻辑回归，再预测同一批训练集的概率作为特征，相当于给下游模型传递了标签的泄露信息，会导致线下验证分数虚高，线上泛化能力大幅下降。
• 规避方案：采用K折交叉验证生成 out-of-fold（OOB）概率：将训练集拆分为K份，每次用K-1份数据训练逻辑回归，预测剩余1份的概率，K轮迭代后得到全训练集的OOB概率，再用该概率作为特征训练随机森林；线上推理时再用全量训练集重训一个逻辑回归生成概率即可。

第二种方案的说明与风险点 #

采集多个不同模型的预测概率，全部作为特征输入下游模型

• 合理之处：属于标准的Stacking一阶层设计，只要上游模型的异构性足够（比如可以加入GBDT、SVM、朴素贝叶斯等不同类型的模型），下游模型可以整合不同模型的决策优势，通常能获得比单一模型更优的效果
• 可能引入偏差的场景：除了上述提到的数据泄露问题外，如果上游多个模型的输出相关性过高，只会增加特征冗余，不会带来效果收益。
• 优化建议：优先选择决策逻辑差异大的模型作为上游一阶模型，不需要重复加入同类型、同参数的模型输出。

补充操作建议 #

• 下游模型如果是树类模型（随机森林、XGBoost等），不需要对输入的概率特征做标准化处理，直接输入即可
• 仅保留predict_proba输出的正例概率即可，正反例概率完全线性相关，同时输入只会造成特征冗余
• 可以在完全隔离的验证集上对比增加概率特征前后的效果，只要验证集未参与任何上游模型的训练，效果提升就是可信的

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dept