Los modelos predictivos en R son técnicas estadísticas y de machine learning utilizadas para predecir valores futuros basados en datos históricos. R ofrece diversas herramientas para crear modelos como:

1. Regresión lineal: Predice variables continuas.

2. Regresión logística: Para clasificación binaria.

3. Árboles de decisión: Como CART y random forests.

4. Máquinas de soporte vectorial (SVM): Para clasificación y regresión.

5. Redes neuronales: Modelos complejos como perceptrones multicapa.

6. K-vecinos más cercanos (K-NN): Predicción basada en los vecinos más cercanos.

R dispone de paquetes como caret, randomForest, e1071 y nnet para implementar estos modelos. Estos modelos permiten hacer predicciones precisas en áreas como análisis de datos, clasificación de texto, reconocimiento de patrones y más.