R语言机器学习算法性能比较

R语言机器学习算法性能比较

机器学习算法是当今数据科学领域的重要组成部分，它们用于从数据中提取模式、进行预测和做出决策。R语言是一种功能强大且广泛使用的编程语言，它提供了丰富的机器学习算法库和工具。在本文中，我们将比较R语言中几种常见的机器学习算法的性能，并提供相应的源代码示例。

1. 线性回归（Linear Regression）:
   线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的监督学习算法。它可以用于预测一个连续变量的值。R语言中的lm()函数可以用于拟合线性回归模型。

# 示例代码
# 创建示例数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

# 拟合线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

# 打印模型摘要
summary(model)

2. 决策树（Decision Trees）:
   决策树是一种基于树结构的机器学习算法，它通过对特征进行分割来进行决策。R语言中的rpart包提供了决策树算法的实现。

# 示例代码
# 加载rpart包
library(rpart)

# 创建示例数据
data <- data.frame(
  x1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
  x2 = c(2, 4, 6, 8, 10),
  y =