R中训练已知ML模型的首选方法是使用caret包及其通用的train方法。我的问题是tuneGrid和trControl参数之间是什么关系？因为它们无疑是相关的，我无法通过阅读文档来弄清楚它们之间的关系...例如：
library(caret)
# train and choose best model using cross validation
df <- ... # contains input data
control <- trainControl(method = "cv",number = 10,p = .9,allowParallel = TRUE)
fit <- train(y ~ .,method = "knn",data = df,tuneGrid = data.frame(k = seq(9,71,2)),trControl = control)
如果我在上面运行代码，那是怎么回事？如何将每个trainControl定义中包含90％数据的10个CV折叠与k的32个级别结合在一起？
更具体地说：
- 参数
k有32个级别。 - 我也有10折简历。
k最近邻居模型是否训练了32 * 10次？还是其他？