用R写一个代码，将RF、SVM、XGboost三种模型按照加权平均投票法进行集成，并评判集成精度，用作回归预测

以下是一个示例代码，实现了将RF、SVM、XGboost三种模型进行集成，并使用加权平均投票法进行预测和评估：

library(randomForest)
library(e1071)
library(xgboost)

# 生成模拟数据
set.seed(123)
train_data <- data.frame(x1 = runif(100), x2 = runif(100), y = rnorm(100))
test_data <- data.frame(x1 = runif(50), x2 = runif(50))

# 训练三种模型
rf_model <- randomForest(y ~ x1 + x2, data = train_data)
svm_model <- svm(y ~ x1 + x2, data = train_data)
xgb_model <- xgboost(data = as.matrix(train_data[, c("x1", "x2")]), label = train_data$y, nrounds = 10)

# 进行集成预测
ensemble_prediction <- function(models, data, weights) {
  predictions <- matrix(0, nrow = nrow(data), ncol = length(models))
  for (i in 1:length(models)) {
    predictions[, i] <- predict(models[[i]], data)
  }
  weighted_prediction <- rowSums(predictions * weights)
  return(weighted_prediction)
}

weights <- c(0.4, 0.3, 0.3) # 根据实际情况进行调整
ensemble_pred <- ensemble_prediction(list(rf_model, svm_model, xgb_model), test_data, weights)

# 计算集成模型的精度
ensemble_error <- mean((ensemble_pred - test_data$y)^2)
print(paste("Ensemble model RMSE:", sqrt(ensemble_error)))

在这个示例代码中，我们使用了三个不同的模型（随机森林、支持向量机和XGBoost），并使用加权平均投票法进行集成。我们将权重设置为0.4、0.3和0.3，但这些权重可以根据实际情况进行调整。最后，我们计算了集成模型的均方根误差（RMSE）作为评估指标。