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

1. R语言中可以使用以下函数实现整洁模型结果：

- broom包中的tidy()函数：将模型结果转换为一个数据框，其中每行表示一个系数或一个统计指标。
- caret包中的train()函数：训练模型并返回一个包含模型结果的对象。
- rsample包中的fit_resamples()函数：使用交叉验证或重复抽样的方法拟合模型并返回模型结果。

例如，使用broom包中的tidy()函数可以将线性回归模型的结果转换为一个数据框：

library(broom)
model <- lm(mpg ~ wt + cyl, data = mtcars)
tidy(model)

2. 5折交叉验证是一种模型评估方法，它将原始数据集分成5个相等的子集，每次使用其中4个子集作为训练集，剩下的1个子集作为测试集，重复5次，每个子集都被用作测试集一次。最终，将5次的测试结果取平均值作为模型的评估结果。

使用mtcars数据集建立线性回归模型，并使用5折交叉验证进行模型评估：

library(caret)
set.seed(123)
trainControl <- trainControl(method = "cv", number = 5)
model <- train(mpg ~ wt + cyl, data = mtcars, method = "lm", trControl = trainControl)
summary(model)

3. 有两种批量建模方式：

- 循环迭代：使用for循环逐个建立模型，并将模型结果存储在列表中。
- 函数映射：使用purrr包中的map()函数将建模函数映射到多个数据集上，并返回模型结果的列表。

4. 使用purrr包批量建模的思路如下：

- 准备一个数据集列表。
- 准备一个建模函数。
- 使用purrr包中的map()函数将建模函数映射到数据集列表上，返回模型结果的列表。

例如，使用purrr包批量建立线性回归模型并返回模型结果的列表：

library(purrr)
models <- mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  map(~ lm(mpg ~ wt, data = .))
models

5. 批量提取模型诊断信息的代码如下：

library(broom)
models <- mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  map(~ lm(mpg ~ wt, data = .))
diagnostics <- models %>%
  map(tidy)
diagnostics

6. 批量增加预测值列、残差列的代码如下：

predictions <- models %>%
  map(~ augment(., newdata = .))
residuals <- predictions %>%
  map(~ .[[".resid"]])

其中，augment()函数用于将新数据的预测值和残差添加到模型结果中。