在R中进行模型挖掘期间保留几个最佳模型
在R中进行模型挖掘期间，通常会使用一些评估指标来选择最佳模型。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。根据具体的问题和数据集特点，可以选择不同的评估指标来衡量模型的性能。
在保留几个最佳模型方面，可以采用交叉验证的方法来评估模型的稳定性和泛化能力。常见的交叉验证方法包括k折交叉验证和留一交叉验证。通过交叉验证，可以得到模型在不同数据子集上的性能表现，从而选择最佳模型。
在R中，可以使用一些常见的包和函数来进行模型挖掘和交叉验证。例如，可以使用caret包中的train函数来训练模型，并通过设置不同的评估指标来选择最佳模型。同时，可以使用caret包中的trainControl函数来设置交叉验证的参数，如交叉验证的折数、重复次数等。
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请注意，以上仅为示例，具体的选择和推荐需根据实际需求和场景来确定。
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