在R語言中，可以使用一些內置的函數來實現模型預測。以下是一些常用的函數：
# 構建線性回歸模型
model <- lm(y ~ x1 + x2, data = train_data)
# 進行預測
predictions <- predict(model, newdata = test_data)
# 構建隨機森林模型
model <- randomForest(y ~ x1 + x2, data = train_data)
# 進行預測
predictions <- predict(model, newdata = test_data)
# 構建廣義線性模型
model <- glm(y ~ x1 + x2, data = train_data, family = binomial)
# 進行預測
predictions <- predict(model, newdata = test_data, type = "response")
以上是一些常用的模型預測方法，當然還有其他更復雜的模型和方法可以用于預測，具體選擇取決于數據和問題的復雜程度。
