哪些算法可以利用boosting算法调优模型？

Boosting算法可以用于调优多种机器学习算法。以下是一些常用的基于Boosting的算法：

1. AdaBoost：AdaBoost是最早的一种基于Boosting的分类算法，可以用于调优决策树等分类模型。

2. Gradient Boosting：Gradient Boosting算法可以用于调优决策树、线性回归等模型。

3. XGBoost：XGBoost是一种解决分类和回归问题的算法，可以用于调优树模型。

4. LightGBM：LightGBM是一种基于决策树的Boosting框架，可以用于分类和回归问题中。

5. CatBoost：CatBoost是一种基于对称梯度提升算法的Boosting框架，可以用于分类、回归和排序问题。

这些算法在使用Boosting算法进行模型调优时，通常可以提高模型的精度和鲁棒性。