以下代码：library(caret) set.seed(123) # 生成5030的随机数据 data <- matrix(rnorm(5030), nrow=50) # 生成三组不同的原始模型系数 coef1 <- rnorm(30) coef2 <- rnorm(30, mean=2) coef3 <- rnorm(30, sd=0.5) # 生成响应变量 y <- rnorm(50) # 将数据转为数据框并添加列名 data <- as.data.frame(data) colnames(data) <- paste0("X", 1:30) # 计算CV值 ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍标准差准则给出参数值上限 param_max <- coef1 + 1sd(coef1)。发生了以下错误：Error in plot.train(cv, main = "CV Error Plot") : There are no tuning parameters with more than 1 value.。导致无法完成：要求： （1）5030，30个变量 （2）原始模型为线性 （3）给出三组不同的原始模型系数 （4）计算出CV值（线性回归） （5）画出CV error图和Prediction error图（岭回归） （6）基于一倍标准差准则给出参数值上限。所以请修改代码，以完成要求任务

修改后的代码如下：

library(caret)

set.seed(123)

# 生成5030的随机数据
data <- matrix(rnorm(5030), nrow=50)

# 生成三组不同的原始模型系数
coef1 <- rnorm(30)
coef2 <- rnorm(30, mean=2)
coef3 <- rnorm(30, sd=0.5)

# 生成响应变量
y <- rnorm(50)

# 将数据转为数据框并添加列名
data <- as.data.frame(data)
colnames(data) <- paste0("X", 1:30)

# 计算CV值
ctrl <- trainControl(method="cv", number=5)
cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl)

# 画出CV error图和Prediction error图
par(mfrow=c(1,2))
plot(cv, main="CV Error Plot")
plot(cv$pred, y, main="Prediction Error Plot")

# 基于一倍标准差准则给出参数值上限
param_max <- coef1 + sd(coef1)

# 打印参数值上限
param_max

修改后的代码中，我们保留了原有的数据生成、模型参数生成和响应变量生成的代码。接着我们将数据转换为数据框，并为每一列添加列名。然后我们使用 `trainControl` 函数指定交叉验证的方法，并用 `train` 函数计算CV值。最后我们使用 `plot` 函数画出CV error图和Prediction error图。在计算参数值上限时，我们将 `1sd` 改为 `sd`，因为 `1sd` 函数不存在。最后，我们打印出参数值上限。