用R语言在机器学习中建立集成模型？

在本文中，我将带您了解集成模型的基础知识。    Boosting： Boosting是一种连续的技术，首先对整个数据集训练第一个算法，然后通过拟合第一个算法的残差建立后续算法，从而给那些以前的模型预测不好的观测值赋予更高的权重。 它依赖于创建一系列弱学习者，每个弱学习者可能不适合整个数据集，但对数据集的某些部分是有利的。因此，每个模型实际上提升了整体的表现。 注意到提升重点在于减少偏见是非常重要

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