R for循环里 找出最大值是i取几的程序要怎么写？

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以下是自己写的logistic回归的十折交叉验证代码，结果输出是i从1取到10的10个准确率precision的值
想设计一个程序自动输出，使准确率最大的i值，请问应该怎么写代码？

for(i in 1:10){

  fold_test <- australian[folds[[i]],]   #取folds[[i]]作为测试集
  fold_train <- australian[-folds[[i]],]   # 剩下的数据作为训练集

  print("**************")

  fold_pre <- glm(Y ~.,family=binomial(link='logit'),data=fold_train)
  fold_predict <- predict(fold_pre,type='response',newdata=fold_test)
  fold_predict =ifelse(fold_predict>0.5,1,0)
  fold_test$predict = fold_predict
  fold_true_value=fold_test[,15]
  fold_predict_value=fold_test[,16]   
  fold_retrieved=sum(fold_predict_value)   
  fold_precision=sum(fold_true_value & fold_predict_value)/fold_retrieved
  print(fold_precision)
}

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关键词：for循环 最大值 For logistic回归 PRECISION 最大值

max=0
num=0

for(i in 1:10){
  
  fold_test <- australian[folds[[i]],]   #取folds[[i]]作为测试集
  fold_train <- australian[-folds[[i]],]   # 剩下的数据作为训练集
  
  print("**************")
  
  fold_pre <- glm(Y ~.,family=binomial(link='logit'),data=fold_train)
  fold_predict <- predict(fold_pre,type='response',newdata=fold_test)
  fold_predict =ifelse(fold_predict>0.5,1,0)
  fold_test$predict = fold_predict
  fold_true_value=fold_test[,15]
  fold_predict_value=fold_test[,16]   
  fold_retrieved=sum(fold_predict_value)   
  fold_precision=sum(fold_true_value & fold_predict_value)/fold_retrieved
  print(i)
  print(fold_precision)

  if(fold_precision>max)
    {
    max=fold_precision  
    num=i
    }
  
}

print(max)
print(num)

135792486 发表于 2016-10-17 14:41
max=0
num=0

自己编了一个 if 函数写好了，想问这里有别的函数可以实现吗？ 比如whichmax（） 类似这样的R自带的函数？