构建模型：逻辑回归与LightGBM特征筛选

在构建模型时，逻辑回归是一种常用的分类算法，它通过对输入特征进行线性组合并应用sigmoid函数，将输出值映射到0和1之间，从而进行二分类或多分类。而LightGBM则是一种高效的梯度提升决策树算法，它不仅可以用于分类和回归任务，还能在训练过程中进行特征筛选，选出对模型性能贡献最大的特征。

在利用逻辑回归构建模型时，我们需要准备相应的数据集，并对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、特征编码等步骤。随后，通过逻辑回归算法对预处理后的数据进行训练，得到模型参数，并对模型进行评估和优化。

为了进一步提升模型的性能，我们可以利用LightGBM进行特征筛选。LightGBM算法可以在训练过程中根据特征的重要性进行排序，我们可以选择重要性较高的特征作为输入，从而减少特征的维度，降低模型的复杂度，并提高模型的泛化能力。

综上所述，使用逻辑回归构建模型并利用LightGBM进行特征筛选，是提升模型性能的有效方法。