xgb_enc_1 = OneHotEncoder()
xgb_enc_2 = OneHotEncoder()
xgb_enc_1.fit(model_1.apply(train_gb))
xgb_enc_2.fit(model_2.apply(train_gb))
#transform输出据真为稀疏矩阵，train_lr为nonehot的transform方法输出矩阵为numpy的稀疏矩阵
本文探讨了在处理机器学习模型输出的稀疏矩阵时，如何解决与稠密矩阵拼接的问题。通过使用OneHotEncoder对模型应用结果进行编码，并采用todense()函数或scipy.sparse的hstack()函数实现稀疏与稠密矩阵的有效整合。
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