作为一个例子，让我们使用虹膜数据集。

data(iris)
smp_size <- floor(0.75 * nrow(iris))
train_ind <- sample(seq_len(nrow(iris)),size = smp_size)

train <- iris[train_ind,]
test <- iris[-train_ind,]

有没有一种方法来训练（在火车上）基于树的增强算法（例如GBM），然后提取树并使用它们中的每一个来预测测试集上的响应变量？在装袋的情况下，将使用在随机森林对象上评估的predict（）函数的$ individual值。

model <- randomForest(Species~.,data = train,proximity=TRUE,ntree=numTree)
trees <- predict(model,train,predict.all=TRUE)$individual

谢谢！