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介绍
本教程将指导你完成一个完整的机器学习模型训练和评估流程，涵盖从数据加载、预处理、特征选择到模型训练、性能评估和结果保存的全过程。我们将使用R语言及其强大的机器学习库caret，结合并行计算技术，高效地处理大规模数据集。
注意：本教程针对大规模数据集处理，其计算时间相对较长，需要提高资源。
1. 环境准备
首先，确保你已经安装了R语言和以下必要的包：caret、dplyr、ggplot2、parallel和parallelly。
2. 数据加载与预处理
加载你的数据集，并进行初步的预处理。这包括去除缺失值、转换分类变量、去除低方差变量等。这些步骤可以显著提高模型的训练效率和性能。