在R MXNet的数据集中仅训练可预测样本的最佳方法

是使用有监督学习算法。有监督学习是一种机器学习方法，通过使用带有标签的训练数据来训练模型，使其能够预测未标记数据的标签。

以下是在R MXNet中仅训练可预测样本的最佳方法的详细步骤：

1. 数据准备：收集和准备带有标签的训练数据集。确保数据集中的每个样本都有相应的标签，以便模型可以进行监督学习。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等。确保数据集中的特征能够被模型有效地学习和预测。
3. 模型选择：选择适合任务的模型。在R MXNet中，可以选择使用深度学习框架，如神经网络模型，来进行训练和预测。
4. 模型训练：使用训练数据集对选择的模型进行训练。在R MXNet中，可以使用MXNet提供的高级API，如gluon，来定义和训练模型。
5. 模型评估：使用评估指标来评估训练后的模型的性能。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。
6. 模型预测：使用训练后的模型对未标记的数据进行预测。在R MXNet中，可以使用训练后的模型对新样本进行预测，并输出预测结果。
7. 模型优化：根据预测结果对模型进行优化和改进。可以通过调整模型的超参数、增加训练数据量、进行特征工程等方法来提高模型的性能。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的最佳方法可能因实际情况而异。