在拆分函数后在r中构建训练模型

，可以通过以下步骤实现：

1. 数据准备：首先，需要准备用于训练模型的数据集。将数据集加载到R中，并进行必要的数据清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。
2. 数据拆分：将数据集拆分为训练集和测试集。拆分的目的是为了在训练模型时使用训练集进行参数估计和模型训练，然后使用测试集评估模型的性能。
3. 特征选择：根据问题的需求和数据的特点，选择合适的特征用于训练模型。可以使用统计方法、领域知识或特征工程技术进行特征选择。
4. 模型选择：根据问题的类型和数据的特点，选择合适的训练模型。常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
5. 模型训练：使用训练集对选定的模型进行训练。通过调整模型的参数和超参数，使模型能够更好地拟合训练数据。
6. 模型评估：使用测试集评估训练好的模型的性能。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
7. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化。可以尝试调整模型参数、改变特征选择方法、尝试其他算法等。
8. 模型应用：将优化后的模型应用于实际场景中，进行预测或分类等任务。

在腾讯云中，可以使用以下产品和服务来支持上述步骤：

1. 数据存储：腾讯云对象存储（COS）提供了高可靠、低成本的云端存储服务，可用于存储和管理训练数据。
2. 机器学习平台：腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TCML）提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可用于构建和训练模型。
3. 弹性计算：腾讯云弹性计算服务（Elastic Compute Cloud，EC2）提供了可扩展的计算资源，可用于在云端进行模型训练和推理。
4. 数据库：腾讯云数据库（TencentDB）提供了多种类型的数据库服务，可用于存储和管理训练数据和模型参数。
5. 安全服务：腾讯云安全产品和服务可用于保护数据和模型的安全性，例如腾讯云安全组、DDoS防护等。

请注意，以上仅为示例，实际选择的产品和服务应根据具体需求和场景进行决策。