可以，但是有两个问题：

• 真的有用吗？如果只是将预测添加到它所基于的特征中，则不太可能提高性能。然而，在某些情况下这是有用的，例如堆叠学习者。
• 您需要将训练集分成两部分 t1 和 t2：
  • t1 是用于生成第一个模型的常规训练集
  • t2 是用于预测新“特征”并使用此新特征训练第二个模型的数据。

对两个模型使用相同的训练集是一个坏主意，因为第二个模型中使用的预测将在训练集上获得，所以它们会不切实际地好。