如何在caret包中Bootstrap抽样结果加入后续建模中

不太理解如何能将“caret”包中“createResample”函数，即Bootstrap抽样出的结果加入到后续建模中。
用“createResample”函数输出的结果为一个矩阵，我能理解矩阵中的每一个样本中的数字表示是选择了原数据中的第n个数据加入这个组内，但我不知道该如何将结果的简单矩阵同原数据矩阵结合起来。
即如何将”createResam“中的每一个样本生成包含原数据实际信息的样本，而非是一个数字。
即如何将“createResample”结果加入后续建模过程。

#Bootstrap法抽样建立训练集
set.seed(1234)
dat_trap <- createResample(dat3$X.C_storage,times = 30, list = F)

此为“createResample”输出结果矩阵

此为需要进行建模的原矩阵

参考GPT：使用“createResample”函数可以获得通过Bootstrap抽样得到的结果矩阵，其中每个样本代表了原始数据中的一组样本。如果要将这些样本用于后续建模，可以将这些样本和原始数据进行合并，得到一个包含原始数据信息的新数据集。

一种简单的方法是使用索引来合并原始数据和Bootstrap样本。假设原始数据存储在一个数据框中，可以使用下面的代码将原始数据和Bootstrap样本合并：

# 假设原始数据存储在 data.frame dat 中
# Bootstrap样本存储在矩阵 dat_trap 中
# 合并数据集
dat_boot <- dat[dat_trap, ]

这里，dat_trap 是通过 createResample 函数得到的 Bootstrap 样本的索引矩阵， dat 是原始数据存储在一个数据框中， dat_boot 是将原始数据和 Bootstrap 样本合并得到的新数据集。

接下来，可以使用 dat_boot 数据集进行模型训练和预测。在使用 train 函数训练模型时，可以将 Bootstrap 样本的索引传递给 trainControl 函数的 index 参数。例如，下面的代码使用 train 函数训练一个线性回归模型：

# 加载 caret 包
library(caret)

# 定义训练控制参数
ctrl <- trainControl(method = "boot",
                     index = dat_trap,
                     savePredictions = TRUE)

# 训练模型
model <- train(X.C_storage ~ .,
               data = dat_boot,
               method = "lm",
               trControl = ctrl)

这里，trainControl 函数的 method 参数设置为 boot，表示使用 Bootstrap 抽样。index 参数传递了 Bootstrap 样本的索引，这将使 train 函数在每个 Bootstrap 样本上进行模型训练和预测。savePredictions 参数设置为 TRUE，表示保存模型在每个样本上的预测结果，这将使后续的模型评估更加方便。

注意，在将 Bootstrap 样本和原始数据合并之后，数据集的大小会增加。如果使用全部数据进行训练，可能会导致过拟合的问题。因此，在训练模型时需要谨慎选择训练集的大小，可以使用 trainControl 函数的其他参数进行调整。

"createResample"函数是一个基于Bootstrap抽样的重复抽样函数，它可以用来产生多个训练样本和测试样本。每次抽样的结果是一个数据集的子集，因此每个样本都是原数据集中的一部分。
如果你想将"createResample"函数的结果应用于后续建模过程中，你可以将生成的子集用于训练模型和评估模型。在每个子集上训练出的模型可以被用于预测未知数据，并将预测结果用于后续建模或决策。
通常，你可以将Bootstrap抽样出的结果应用于机器学习中的交叉验证技术中。在这种情况下，你可以使用"createResample"函数生成多个训练集和测试集，然后用训练集训练出多个模型，用测试集评估这些模型的性能，并选择性能最佳的模型进行后续建模。
具体来说，你可以将"createResample"函数的结果用于caret包中的train函数中，例如：

library(caret)

# 读取数据
data(iris)

# 生成5个训练集和测试集
trainControl <- trainControl(method = "boot",
                             number = 5,
                             repeats = 1)

# 使用训练集训练模型
model <- train(Species ~ ., 
               data = iris, 
               method = "rf", 
               trControl = trainControl)

在这个例子中，"trainControl"参数指定了使用Bootstrap抽样方法生成5个训练集和测试集。然后，"train"函数使用这些训练集训练出了一个随机森林模型。

使用“createResample”函数创建Bootstrap样本之后，您可以使用以下方法将其与原始数据结合起来：

使用“createResample”函数中的“indexOut”参数来获取每个Bootstrap样本的索引。您可以使用这些索引来从原始数据中获取相应的数据样本。

将这些数据样本与相应的目标（或标签）值组合起来，并将其用作训练数据集。

用这个训练数据集来训练您的模型，并使用测试数据集来测试它。

重复步骤1-3，直到您拥有足够的训练和测试数据集。