R语言gbm模型如何展示预测结果

要展示R语言gbm模型的预测结果，可以使用predict函数来预测训练集或测试集数据的响应变量值，并将预测结果与真实值进行比较，从而得出模型的预测精度。具体操作步骤为：首先，用训练集数据训练gbm模型，然后用predict函数预测测试集数据的响应变量值，最后用均方误差或准确率等指标来评估模型的预测精度。例如，可以使用以下代码来预测测试集数据的响应变量值，并计算均方误差：

# 加载gbm包
library(gbm)
# 读取训练集数据
train <- read.csv("train.csv")
# 读取测试集数据
test <- read.csv("test.csv")
# 构建gbm模型
gbm_model <- gbm(y ~ ., data = train, n.trees = 100, interaction.depth = 5, shrinkage = 0.01, distribution = "gaussian")
# 预测测试集数据的响应变量值
predictions <- predict(gbm_model, newdata = test)
# 计算均方误差
mse <- mean((predictions - test$y)^2)
# 输出均方误差
print(mse)