R 忽略循环的不同迭代中的代码

我有六行代码，它们都对数据集进行了一些预处理。现在我想找出哪种组合效果最好。除此之外，另一个预处理需要一个数值参数（removeSparseTerms（）），因此也必须将其组合起来

我想做的是运行for循环或类似的方法来评估所有可能的组合：

for(i in seq(0.1, 0.9, by = 0.1)){
  tm_map(data, removeWords, stopwords("english"))
  tm_map(....)
  tm_map(....)
  tm_map(....)
  tm_map(....)
  tm_map(....)

  removeSparseTerm(data, i)

  <evaluation>
}

for（序列中的i（0.1,0.9，by=0.1））{
tm_地图（数据、删除词、停止词（“英语”））
tm_地图（…）
tm_地图（…）
tm_地图（…）
tm_地图（…）
tm_地图（…）
removeSparseTerm（数据，i）
}

我的问题是，我不知道如何让它跳过代码行，也就是说，在第一次迭代中，它不应该运行任何tm_map（），在第二次迭代中，它不应该运行任何tm_map（），等等。这还应该包括不同tm_map行的组合。

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最好的方法是什么？如果语句似乎太长而难以编写。

如果您有6个函数，并且希望运行它们的所有可能组合，那么将有2^6=64个可能组合。它们相当于表示为6位二进制数的数字0-63，其中

000000

为零，

111111

为63。因此，枚举所有可能性所需要做的就是为每个函数分配一个标志位（1到6），然后从0到63循环，并根据其标志位是否存在有条件地运行每个函数。以下little helper函数将简化此操作：

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检查一下我不太明白。。。预处理需要所有步骤，或者其中任何一个都可以，或者您认为它们的某些组合可以工作，但您不确定，任何组合都可以工作？还有，你所说的“效果最好”是什么意思。如果您的意思是，工作速度最快，那么使用
工作台
软件包可能会有所帮助，特别是
按
功能如果您尝试使用不同的参数，则所有步骤都是可选的，任何组合都有效。“最有效”是代码进一步深化的结果。我可以在所有情况下使用相同的代码来确定。
for(i in seq(0.1, 0.9, by = 0.1)){
  for(j in 0:63){
    if(check_bit(j, 1)) tm_map(data, removeWords, stopwords("english"))
    if(check_bit(j, 2)) tm_map(....)
    if(check_bit(j, 3)) tm_map(....)
    if(check_bit(j, 4)) tm_map(....)
    if(check_bit(j, 5)) tm_map(....)
    if(check_bit(j, 6)) tm_map(....)

    removeSparseTerm(data, i)

    <evaluation>
  }
}