R语言多模型预测结果投票代码，用于回归

以下是一个简单的R代码实现多模型预测结果投票的方法：

library(mlr)
library(caret)

# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")

# 划分数据集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$target, p = 0.8, list = FALSE)
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]

# 定义模型列表
models <- list(
  makeLearner("regr.rpart"),
  makeLearner("regr.svm"),
  makeLearner("regr.randomForest")
)

# 训练模型
for (i in 1:length(models)) {
  model <- train(models[[i]], train)
  models[[i]]$learner.model <- model
}

# 预测测试集结果
predictions <- list()
for (i in 1:length(models)) {
  predictions[[i]] <- predict(models[[i]], newdata = test)$data
}

# 投票预测结果
ensemblePred <- apply(do.call(cbind, predictions), 1, mean)

# 计算MSE
mse <- mean((test$target - ensemblePred)^2)
print(paste("Ensemble MSE:", mse))

此代码将数据划分为训练集和测试集，并定义了三个预测模型：决策树、支持向量机和随机森林。然后，模型被训练，并对测试集进行预测。最后，投票结果被计算，并通过计算均方误差（MSE）来评估整个集成的性能。