アンサンブル学習の「ブースティング」において、前のモデルが間違えたデータに重みを置いて学習する代表的な手法はどれか。

分類問題で、確率の閾値を0から1まで変化させた時の真陽性率と偽陽性率の推移をプロットした曲線はどれか。