R语言 回归预测模型中，网格搜索结束后，导出对应最小RMSE时的参数

在R语言中，网格搜索（Grid Search）通常用于优化模型的超参数，以找到最佳性能。当你使用`caret`包中的`train()`函数结合`grid`参数来进行网格搜索后，它会在给定的参数组合中训练模型并评估其性能，比如使用均方根误差（RMSE）作为损失指标。

一旦网格搜索完成并找到最小的RMSE值，你可以通过查看返回的`best.parameters`对象来获取对应的最优参数。这个对象是一个列表，包含了所有尝试过的参数以及它们对应的最佳结果。例如：

library(caret)
set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现

# 假设我们有一个数据集df和拟合模型的函数my_model()
model <- train(target ~ ., data = df, method = "lm", tuneGrid = my_grid, trControl = trainControl(method = "cv"))

# 最小RMSE的参数
min_rmse_params <- model$best.parameters$glm[["lambda"]] # 如果是Lasso回归，"lambda"就是重要参数

在这里，`lambda`是线性模型（如Lasso）中的正则化强度，最小RMSE意味着该强度下的模型泛化能力最好。如果参数不是`lambda`，你需要检查`best.parameters`列表中其他参数的名称。