将lm摘要中的R平方保存为数据帧

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要使用lm()函数来拟合线性回归模型，并获取模型摘要。lm()函数是R语言中用于线性回归分析的函数。
2. 在拟合线性回归模型后，可以使用summary()函数获取模型的摘要信息。该函数返回一个包含各种统计指标的对象。
3. 在摘要信息中，R平方（R-squared）是衡量模型拟合优度的指标之一。R平方的取值范围为0到1，越接近1表示模型对观测数据的拟合程度越好。
4. 要将R平方保存为数据帧，可以使用data.frame()函数创建一个空的数据帧，并使用$符号将R平方值存储在数据帧的一个列中。

下面是一个示例代码：

# 假设已经拟合了线性回归模型，并获取了摘要信息
model_summary <- summary(lm_model)

# 创建一个空的数据帧
df <- data.frame()

# 将R平方保存到数据帧中
df$R_squared <- model_summary$r.squared

# 打印数据帧
print(df)

在这个示例中，lm_model是已经拟合的线性回归模型，model_summary是通过summary()函数获取的模型摘要信息。df是一个空的数据帧，通过data.frame()函数创建。然后，使用$符号将R平方值存储在数据帧的R_squared列中。最后，使用print()函数打印数据帧。

请注意，以上示例中没有提及具体的腾讯云产品和链接地址，因为问题要求不涉及特定的云计算品牌商。如果需要了解腾讯云相关产品和链接地址，请参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云官方支持。