如果您能告诉我哪些机器学习技术适用于具有时变协变量的小型纵向数据集，我将不胜感激。部分数据集：
ID TIME Y x1 x2 x3 x4 x5
1 1 0 .060 1.28 0.02 0.87 1.22 0.06
1 2 0.110 1.27 0.01 0.82 1.00 -0.01
1 3 -0.456 1.05 -0.06 0.92 0.73 0.02
1 4 -0.325 1.11 -0.02 0.86 0.81 0.08
1 5 -0.567 1.22 -0.06 0.89 0.48 0.01
2 1 1.251 1.06 0.11 0.81 0.84 0.20
2 2 1.357 1.06 0.08 0.88 0.69 0.14
2 3 0.007 0.97 0.08 0.91 0.81 0.17
2 4 1.20 1.06 0.13 0.82 0.88 0.23
2 5 2.235 1.12 0.15 0.76 1.08 0.28
2 6 1.340 1.60 0.26 0.55 1.31 0.37
2 7 2.470 1.58 0.26 0.56 1.16 0.35
2 8 2.346 1.54 0.24 0.59 1.08 0.33
2 9 2.250 1.72 0.22 0.55 0.84 0.29
2 10 2.283 1.72 0.21 0.53 0.79 0.29
2 11 1.798 1.63 0.19 0.55 0.73 0.27
2 12 2.828 2.17 0.32 0.44 0.95 0.43
3 1 -0.303 0.87 -0.03 0.79 0.61 0.00
3 2 -0.888 0.83 -0.14 0.95 0.57 -0.02
似乎“MixRF”和“mboost”是可以处理面板数据集的 R 包之一，但不幸的是我不明白如何在我的数据集上使用它们。最好的祝福，