要比较Julia MLJ模型的结果，可以按照以下步骤进行操作：

步骤1：导入所需的库和模型

using MLJ
using MLJBase
using MLJLinearModels

步骤2：定义数据集

X = [1 2 3 4 5]  # 特征矩阵
y = [2 4 6 8 10]  # 标签向量
data = (x=X, y=y)  # 数据集

步骤3：定义模型管道

model1 = @load LinearRegressor pkg=MLJLinearModels
model2 = @load RandomForestRegressor pkg=MLJModels

pipe1 = @pipeline model1 Standardizer model1
pipe2 = @pipeline model2 Standardizer model2

步骤4：定义评估指标

measure = rms

步骤5：定义交叉验证方案

cv = CV(nfolds=5, shuffle=true)

步骤6：训练和评估模型

res1 = evaluate(pipe1, data, measure=measure, resampling=cv)
res2 = evaluate(pipe2, data, measure=measure, resampling=cv)

步骤7：比较模型结果

println("Model 1:")
println("Mean RMS: ", mean(res1.measurements))
println("Standard deviation RMS: ", std(res1.measurements))

println("Model 2:")
println("Mean RMS: ", mean(res2.measurements))
println("Standard deviation RMS: ", std(res2.measurements))

上述代码中，我们首先导入了所需的库和模型。然后，我们定义了一个简单的数据集，包含特征矩阵X和标签向量y。接下来，我们定义了两个模型管道，一个是线性回归模型，另一个是随机森林回归模型。然后，我们定义了评估指标rms和交叉验证方案。最后，我们使用evaluate函数训练和评估模型，并打印出模型结果。

注意：在运行上述代码之前，请确保已安装所需的库和模型。可以使用Pkg.add()函数安装缺失的库和模型。