如何创建一个for循环来调优glmm弹性网的lambda和alpha？

# 导入所需的库和数据集
library(glmmTMB)
library(tidyverse)

# 加载数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 创建一个空的结果列表
results <- list()

# 设置lambda和alpha的取值范围
lambdas <- seq(0, 1, by = 0.1)
alphas <- seq(0, 1, by = 0.1)

# 开始循环
for (lambda in lambdas) {
  for (alpha in alphas) {
    # 在每次循环中，使用glmmTMB函数拟合模型
    model <- glmmTMB(formula = y ~ x1 + x2 + (1 | group), data = data, family = "poisson", 
                     lambda = lambda, alpha = alpha)
    
    # 评估模型性能
    # 这里可以根据需要选择适当的评估指标
    
    # 将结果存储到结果列表中
    results[[paste0("lambda_", lambda, "_alpha_", alpha)]] <- model
  }
}

# 根据评估结果选择最佳的lambda和alpha
# 这里可以根据需要选择适当的评估指标进行比较

# 可视化结果
# 这里可以根据需要绘制lambda和alpha的取值与模型性能的关系图