当在R中使用交叉验证遍历C5.0决策树时，如何存储单个预测模型？

在R中使用交叉验证遍历C5.0决策树时，可以使用以下方法存储单个预测模型：

1. 使用R中的caret包进行交叉验证和模型训练。caret包提供了一系列函数和工具，用于在机器学习中进行模型训练和评估。
2. 首先，使用trainControl函数创建一个交叉验证的控制对象，指定交叉验证的参数，例如交叉验证的折数、重复次数等。
3. 然后，使用train函数进行模型训练。在train函数中，指定使用C5.0决策树算法，并传入交叉验证的控制对象。
4. train函数将返回一个训练好的模型对象，其中包含了交叉验证过程中的多个模型。
5. 要存储单个预测模型，可以使用finalModel函数提取最终的模型。该函数接受训练好的模型对象作为参数，并返回最终的模型。
6. 最后，将提取的最终模型保存到文件中，以便后续使用。可以使用saveRDS函数将模型保存为RDS格式的文件，例如：

model <- train(x, y, method = "C5.0", trControl = ctrl)
final_model <- finalModel(model)
saveRDS(final_model, "path/to/model.rds")

在这个过程中，我们没有提及任何特定的云计算品牌商，但可以使用腾讯云的相关产品来支持模型训练和存储。例如，可以使用腾讯云的云服务器（CVM）来运行R代码和进行模型训练，使用腾讯云的对象存储（COS）来存储模型文件。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云的官方文档。

注意：以上答案仅供参考，具体的实现方法可能会根据具体情况而有所不同。