以下是自己写的logistic回归的十折交叉验证代码，结果输出是i从1取到10的10个准确率precision的值
想设计一个程序自动输出，使准确率最大的i值，请问应该怎么写代码？

for(i in 1:10){

  fold_test <- australian[folds[[i]],]   #取folds[[i]]作为测试集
  fold_train <- australian[-folds[[i]],]   # 剩下的数据作为训练集

  print("**************")

  fold_pre <- glm(Y ~.,family=binomial(link='logit'),data=fold_train)
  fold_predict <- predict(fold_pre,type='response',newdata=fold_test)
  fold_predict =ifelse(fold_predict>0.5,1,0)
  fold_test$predict = fold_predict
  fold_true_value=fold_test[,15]
  fold_predict_value=fold_test[,16]   
  fold_retrieved=sum(fold_predict_value)   
  fold_precision=sum(fold_true_value & fold_predict_value)/fold_retrieved
  print(fold_precision)
}