标签： python machine-learning keras deep-learning lstm
更具体地说，LSTM模型的输出是一个小时内机场的平均延迟分钟数，而梯度增强分类器的输出是单个航班的延迟类。这个想法是，机场延误状态可以提供有关机场拥挤程度的信息，并有助于预测单个航班延误。
所以我的问题是：在我训练了LSTM模型并且训练了梯度提升分类器之后，我应该使用平均延迟分钟数的真实值作为输入变量还是应该使用LSTM模型的预测值作为输入变量？输入？
如果使用预测值，则仅是训练集上的预测，并且两个模型共享同一训练集。这有问题吗？
非常感谢！