Scikit learn 这个Python的R语言的等效机器学习程序是什么？

作为学校DSL和代码生成作业的一部分，我必须将以下用Python/Scikit编写的程序翻译成R语言（本练习的主题是假设的机器学习DSL）

因为我在机器学习方面是一个完美的新手，尤其是在R方面，我做不到

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有人能帮我吗？

很抱歉回答晚了，可能你已经完成了学校作业。当然，我们不能只为你做这件事，你可能必须自己去弄清楚。而且，我不知道你到底需要做什么。但有些建议是：

读取csv文件

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数据我们很乐意帮助您，但不在家庭作业方面。学习任何新事物都有一个简单的公式

尝试
->
失败
学习
->
改正
。现在，首先了解这段代码实际在做什么，然后搜索等价的代码。
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
df = pd.read_csv('boston.csv', sep=',')
df.head()
y = df["medv"]
X = df.drop(columns=["medv"])
clf = DecisionTreeRegressor()
scoring = ['neg_mean_absolute_error','neg_mean_squared_error']
results = cross_validate(clf, X, y, cv=6,scoring=scoring)
print('mean_absolute_errors = '+str(results['test_neg_mean_absolute_error']))
print('mean_squared_errors = '+str(results['test_neg_mean_squared_error']))