问在“网格搜索”系列组合上应用函数

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我想测试一个简单的线性回归模型的输出与通过“网格搜索”组合的方法改变的数据的输出，以找到最佳的数据准备。

假设我有x个测试变量，每个变量包含n行数据。X和n可以随不同的数据集而变化。我还有一个缩放向量，v，它的长度也是可变的。

例如：

tbl <-  read.table(text = 
    "Field1 Field2
    100 200
    150 180
    200 160
    280 250
    300 300
    300 250",
header = TRUE) #length(x) is 2 here

v <- c(0, 0.1, 0.2) # length(v) is 3

我想要做的是循环遍历(或“应用”?)缩放向量v的每个组合的子集，并在每次迭代中测试我的模型。

换句话说，有效地循环遍历每个x的v的可能值：

Field 1   Field 2
0.0       0.0
0.1       0.0
0.2       0.0
0.0       0.1
0.1       0.1
0.2       0.1
0.0       0.2
0.1       0.2
0.2       0.2

在每次迭代中，按字段1的列中的值缩放字段1，并按字段2的值缩放字段2。我的缩放函数实际上是filter(tbl, v, method="recursive") (thanks!) -所以在第一次迭代中，我的数据帧将保持不变( Field1和Field2都有v=0)，在第二次迭代中，字段1将应用参数v= 0.1的过滤函数，但字段2将保持不变(v=0)……并且组合4将使字段1保持不变(v = 0)，但是字段2将应用参数v= 0.1的滤波器。

我可以通过嵌套一个循环来强行实现这一点，但是我会有不同数量的x变量(可能在1到10之间)，v的长度也可能不同。写出10个嵌套循环感觉是错误的。

我可以创建这些可能的组合的矩阵，然后以某种方式将它们应用于我的数据框架吗？我不知道该怎么做，如果是这样的话，任何帮助都将不胜感激！

非常感谢。