R語言中有多種方法可以用來進行預測值的計算。以下是幾種常見的方法：
線性回歸：使用lm()函數進行線性回歸分析，通過已知的自變量和因變量的關系來預測未知的因變量值。
支持向量機（SVM）：使用e1071包中的svm()函數可以進行支持向量機的建模和預測，在具有分類或回歸問題的數據集上都有很好的應用。
決策樹：使用rpart包中的rpart()函數可以構建決策樹模型，通過已知特征值來預測未知的目標變量值。
集成學習方法：如隨機森林（random forest）和梯度提升（gradient boosting）等，這些方法可以通過多個基礎模型的組合來提高預測的準確性。
時間序列分析：使用forecast包中的函數可以進行時間序列的建模和預測，如ARIMA模型、指數平滑模型等。
人工神經網絡：使用neuralnet包或nnet包中相應的函數可以進行人工神經網絡的建模和預測。
以上只是R語言中一些常用的預測方法，根據具體問題和數據類型的不同，選擇合適的方法進行預測是非常重要的。
