from sklearn.LogisticRegression import LogisticRegression from sklearn.DecisionTreeClassifier import DecisionTreeClassifier

这段代码有一些错误，应该修改为：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

注意，`LogisticRegression`和`DecisionTreeClassifier`需要分别从`linear_model`和`tree`模块中导入。另外，模块名应该全部小写。

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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix

这段代码是在 Python 中导入了一些常用的机器学习库和模块，包括 pandas、numpy、matplotlib、sklearn 等。其中：

- pandas 是 Python 中常用的数据分析库，可以用来读取和处理数据；
- numpy 是 Python 中常用的科学计算库，提供了数组、矩阵等数据结构和各种数学函数；
- matplotlib 是 Python 中常用的数据可视化库，可以用来绘制各种图表；
- sklearn 是 Python 中常用的机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法和工具，比如数据预处理、模型选择、模型评估等。

这段代码中还导入了不同的机器学习算法，包括逻辑回归、决策树、K近邻和支持向量机等。最后还导入了一些评估指标，比如分类报告和混淆矩阵。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC, LinearSVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import Perceptron from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier，将以上代码编写成R语言代码

好的，以下是将上述Python代码转化为R语言代码的结果：

# 导入必要的库
library(caret)
library(randomForest)
library(e1071)
library(class)
library(naivebayes)
library(nnet)
library(rpart)

# 定义模型
logreg_model <- train(Survived ~ ., data = train_data, method = "glm", family = "binomial")
svm_model <- train(Survived ~ ., data = train_data, method = "svmRadial")
rf_model <- train(Survived ~ ., data = train_data, method = "rf")
knn_model <- train(Survived ~ ., data = train_data, method = "knn")
nb_model <- train(Survived ~ ., data = train_data, method = "nb")
nn_model <- train(Survived ~ ., data = train_data, method = "nnet")
dt_model <- train(Survived ~ ., data = train_data, method = "rpart")

# 对测试集进行预测
logreg_pred <- predict(logreg_model, newdata = test_data)
svm_pred <- predict(svm_model, newdata = test_data)
rf_pred <- predict(rf_model, newdata = test_data)
knn_pred <- predict(knn_model, newdata = test_data)
nb_pred <- predict(nb_model, newdata = test_data)
nn_pred <- predict(nn_model, newdata = test_data)
dt_pred <- predict(dt_model, newdata = test_data)

# 对模型进行融合
final_pred <- (logreg_pred + svm_pred + rf_pred + knn_pred + nb_pred + nn_pred + dt_pred) / 7

# 计算融合模型的评估指标
confusionMatrix(as.factor(ifelse(final_pred > 0.5, 1, 0)), as.factor(test_data$Survived))

需要注意的是，R语言中的模型名称和Python语言中的不完全相同，因此需要根据R语言的函数库进行调整。此外，R语言中的模型训练和预测的函数与Python语言略有不同，需要根据具体情况进行调整。