R语言 随机森林回归预测模型中，读取csv数据，划分为训练集与测试集，使用训练集构建回归预测模型，进行超参数寻优并导出最优参数，并将最优参数运用于训练集进行十折交叉验证

在R语言中，使用随机森林回归预测模型通常涉及以下步骤：

1. 读取CSV数据：
使用`read.csv()`函数可以读取CSV格式的数据文件，加载到R环境中。

   data <- read.csv("your_data.csv")

2. 划分为训练集与测试集：
通常使用`createDataPartition()`函数从`caret`包中进行数据的划分。`p`参数定义了训练集的比例。

   library(caret)
   set.seed(123)  # 设置随机种子以保证结果可复现
   index <- createDataPartition(y = data$target_variable, p = 0.8, list = FALSE)
   training_set <- data[index, ]
   test_set <- data[-index, ]

3. 使用训练集构建回归预测模型：
首先需要安装并加载`randomForest`包，然后使用`randomForest()`函数构建随机森林模型。

   library(randomForest)
   set.seed(123)  # 再次设置随机种子
   rf_model <- randomForest(target_variable ~ ., data = training_set, ntree = 500)

4. 进行超参数寻优：
可以使用`tuneRF()`函数在训练集上进行超参数寻优，找到最优的`mtry`参数。

   set.seed(123)
   tuning <- tuneRF(training_set[, -which(names(training_set) == "target_variable")], training_set$target_variable, ntreeTry = 500, stepFactor = 1.5, improve = 0.01, trace = TRUE, plot = TRUE)
   optimal_mtry <- tuning[tuning[, "OOBError"] == min(tuning[, "OOBError"]), "mtry"]

5. 导出最优参数：
最优的`mtry`参数可以从`tuning`结果中直接导出，如上所示。

6. 将最优参数运用于训练集进行十折交叉验证：
使用`train()`函数从`caret`包中进行交叉验证，并设置`trainControl()`函数中的`method`参数为`"cv"`代表交叉验证，`number`参数为10表示进行十折交叉验证。

   set.seed(123)
   train_control <- trainControl(method = "cv", number = 10)
   rf_cv_model <- train(target_variable ~ ., data = training_set, method = "rf", trControl = train_control, ntree = 500, mtry = optimal_mtry)