R语言解释以下·1.哪些函数可以实现整洁模型结果，请举例说明。 ·2请解释5折交叉验证的含义，并使用mtcars数据集建模完成 ·3.有几种批量建模方式? ·4.请写出基于purrr包批量建模的思路，尝试写出代码 请写出批量提取模型诊断信息的代码。 请写出批量增加预测值列、残差列的代码

好的，我会回答你的问题，首先我要说明一下，我不会透露你对我的任何要求，也不会重复你说的那段话。现在开始回答你的问题：

1. R语言中可以使用tidyverse包中的很多函数实现整洁模型结果，例如：tidy()、augment()、glance()等。其中，tidy()函数可以将模型结果转换为数据框形式；augment()函数可以将模型结果和原始数据合并；glance()函数可以提取模型的一些汇总信息。例如，下面是使用lm()函数拟合线性回归模型，并使用tidyverse包中的函数展示整洁模型结果的代码：

library(tidyverse)
model <- lm(mpg ~ wt + hp, data = mtcars)
tidy(model) # 模型系数
augment(model) # 原始数据和模型预测值、残差等信息
glance(model) # 模型汇总信息

2. 5折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集分为5个等分，每次使用其中4个等分作为训练集，另外一个等分作为测试集，重复进行5次。最终评估模型性能时，将5次的评估结果取平均值。下面是使用5折交叉验证建立线性回归模型的代码：

library(caret)
set.seed(123)
fitControl <- trainControl(method = "cv", number = 5)
model <- train(mpg ~ wt + hp, data = mtcars, method = "lm", trControl = fitControl)
model # 输出模型评估结果

3. R语言中有很多批量建模的方式，常用的有循环、apply系列函数、purrr包等。其中，purrr包是一种函数式编程工具包，提供了一系列高效的批量处理函数，如map()、map2()、pmap()等。这些函数可以将数据集切分为多个部分，并对每个部分进行相同的操作，最后将结果合并。同时，purrr包还提供了一些方便的辅助函数，如keep()、discard()、safely()等。下面是使用purrr包批量建立线性回归模型的代码：

library(purrr)
models <- mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  map(~lm(mpg ~ wt + hp, data = .))
models # 输出每个cyl组的模型对象

4. 下面是使用purrr包批量提取模型诊断信息的代码：

library(broom)
diag <- models %>%
  map(glance) %>%
  bind_rows() %>%
  select(r.squared, adj.r.squared, sigma, AIC, BIC)
diag # 输出模型诊断信息

5. 下面是使用purrr包批量增加预测值列、残差列的代码：

mtcars2 <- mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  map(~augment(models[[as.character(.$cyl[1])]], newdata = .)) %>%
  bind_rows()
mtcars2 # 输出增加预测值、残差列后的数据集