如何使用purrr中的cross和pmap对多个模型执行k折交叉验证？

install.packages("purrr")

library(purrr)

model_list <- list(model1, model2, model3)  # 假设有三个模型
data <- read.csv("data.csv")  # 假设数据集保存在data.csv文件中

k <- 5

cv_index <- cross(data, k = k)

cv_results <- pmap(list(model_list, cv_index), function(model, index) {
  train_data <- data[-index, ]  # 从数据集中排除测试集
  test_data <- data[index, ]  # 获取测试集
  
  # 在训练集上训练模型
  model_fit <- train_model(train_data)
  
  # 在测试集上进行预测
  predictions <- predict(model_fit, test_data)
  
  # 计算模型的性能指标，例如准确率、精确率、召回率等
  performance <- calculate_performance(predictions, test_data)
  
  return(performance)
})