R 如何在插入符号中从该模型中提取系数？

我正在使用caret包和leaps包来获得线性回归中使用的变量数量。如何提取使用mdl$bestTune变量数的RMSE最低的模型？如果不能做到这一点，您会推荐其他软件包中的函数允许逐步线性回归的loocv，并允许我找到最终模型吗

下面是可复制的代码。从中，我可以从mdl$bestTune看出变量的数量应该是4，尽管我希望是3。看起来我应该能够从summarymdl$finalModel的第三行中提取变量，但我不确定在一般情况下，而不仅仅是在这个示例中，我将如何做到这一点

library(caret)
set.seed(101)
x <- matrix(rnorm(36*5), nrow=36)
colnames(x) <- paste0("V", 1:5)
y <- 0.2*x[,1] + 0.3*x[,3] + 0.5*x[,4] + rnorm(36) * .0001 
train.control <- trainControl(method="LOOCV")
mdl <- train(x=x, y=y, method="leapSeq", trControl = train.control, trace=FALSE)
coef(mdl$finalModel, as.double(mdl$bestTune))
mdl$bestTune
summary(mdl$finalModel)
mdl$results

这是我问题背后的背景，以防引起兴趣。我有数百个共同基金的历史月度回报。每个基金的回报率将是一个因变量，我想根据少数几个因素（例如5个因素）的一组回报率进行回归。对于每只基金，我想进行逐步回归。我预计这五个因素中只有1到3个对任何基金都是重要的

您可以使用：

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coefmdl$finalModel，unlistdl$bestTune

您需要summarymdl$finalModel的哪一部分？表中有V1，V2…列？第三行刚刚被强制输入强制输出，这真的是你想要的吗？@Ronaksah为没有让我的问题更清楚而道歉。如何提取使用mdl$bestTune变量数的RMSE最低的模型？我会更新我的问题。