用R語言在機器學習中建立集成模型？

在本文中，我將帶您瞭解集成模型的基礎知識。    Boosting： Boosting是一種連續的技術，首先對整個數據集訓練第一個算法，然後通過擬合第一個算法的殘差建立後續算法，從而給那些以前的模型預測不好的觀測值賦予更高的權重。 它依賴於創建一系列弱學習者，每個弱學習者可能不適合整個數據集，但對數據集的某些部分是有利的。因此，每個模型實際上提升了整體的表現。 注意到提升重點在於減少偏見是非常重要

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