如何用R代码绘制横坐标为lambd，纵坐标为Prediction error的图？

您可以使用R中的ggplot2包来绘制这样的图，下面是一段示例代码：

library(ggplot2)

# 创建一个数据框
df <- data.frame(
  lambda = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5),
  error = c(0.05, 0.03, 0.02, 0.02, 0.01)
)

# 绘制散点图
ggplot(df, aes(x = lambda, y = error)) +
  geom_point() +
  xlab("lambd") +
  ylab("Prediction error")

这将创建一个散点图，其中横坐标为`lambda`，纵坐标为`Prediction error`。您可以根据需要调整代码中的数据和标签。

相关问题

请准确无误地写出R语言代码完成以下任务：①生成50×30的随机数据集和30个变量；②要生成三组线性模型的①，且这三组原始模型的系数不同；③（线性回归）分别计算这三组的CV值；④（岭回归）分别对这三组，分别画出在岭回归下横坐标为lambd，纵坐标为CV error或Prediction error的图；⑤基于一倍标准差准则给出参数值上限

以下是R语言代码，完成以上任务：

1. 生成50x30的随机数据集和30个变量：

data <- matrix(rnorm(50*30), nrow = 50)

2. 生成三组线性模型：

# 第一组
set.seed(123)
X1 <- data[,1:29]
Y1 <- X1[,1] + X1[,2] + X1[,3] + rnorm(50)
fit1 <- lm(Y1 ~ X1)

# 第二组
set.seed(456)
X2 <- data[,1:29]
Y2 <- 2*X2[,1] + 3*X2[,2] + X2[,3] + rnorm(50)
fit2 <- lm(Y2 ~ X2)

# 第三组
set.seed(789)
X3 <- data[,1:29]
Y3 <- 4*X3[,1] - 2*X3[,2] + 3*X3[,3] + rnorm(50)
fit3 <- lm(Y3 ~ X3)

3. 计算线性回归的CV值：

library(boot)

# 第一组
cv.fit1 <- cv.glm(data, fit1, K = 10)
cv.error1 <- cv.fit1$delta

# 第二组
cv.fit2 <- cv.glm(data, fit2, K = 10)
cv.error2 <- cv.fit2$delta

# 第三组
cv.fit3 <- cv.glm(data, fit3, K = 10)
cv.error3 <- cv.fit3$delta

4. 在岭回归下，分别对这三组数据画出横坐标为lambda，纵坐标为CV error的图：

library(glmnet)

# 第一组
cv.ridge1 <- cv.glmnet(X1, Y1, alpha = 0, nfolds = 10)
plot(cv.ridge1)

# 第二组
cv.ridge2 <- cv.glmnet(X2, Y2, alpha = 0, nfolds = 10)
plot(cv.ridge2)

# 第三组
cv.ridge3 <- cv.glmnet(X3, Y3, alpha = 0, nfolds = 10)
plot(cv.ridge3)

5. 基于一倍标准差准则给出参数值上限：

# 第一组
upper1 <- coef(fit1) + sd(resid(fit1)) * qt(0.975, df = fit1$df.residual)

# 第二组
upper2 <- coef(fit2) + sd(resid(fit2)) * qt(0.975, df = fit2$df.residual)

# 第三组
upper3 <- coef(fit3) + sd(resid(fit3)) * qt(0.975, df = fit3$df.residual)

其中，`coef()`函数用于提取线性模型的系数，`resid()`函数用于提取线性模型的残差，`sd()`函数用于计算标准差，`qt()`函数用于计算t分布的分位数。可以根据需要调整图像参数。

基于以下代码：# ①建立50×30的随机数据和30个变量 set.seed(123) X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30) y <- rnorm(50) # ②生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5) beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5) beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5) # 定义一个函数用于计算线性回归的CV值 cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) { n <- nrow(X) if (is.null(lambda)) { lambda <- seq(0, 1, length.out=100) } mse <- rep(0, length(lambda)) folds <- sample(rep(1:k, length.out=n)) for (i in 1:k) { X_train <- X[folds!=i, ] y_train <- y[folds!=i] X_test <- X[folds==i, ] y_test <- y[folds==i] for (j in 1:length(lambda)) { fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j]) y_pred <- predict(fit, newx=X_test) mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2) } } mse <- mse / k return(mse) } # ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值 lambda <- seq(0, 1, length.out=100) mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) # ④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，两张图均以lambd为横坐标，一张图以CV error为纵坐标，一张图以Prediction error为纵坐标，两张图同分开在Plots位置 library(glmnet) par(mfrow=c(1,2)) # 画CV error图 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1") points(lambda, mse2, type="l", col="red") points(lambda, mse3, type="l", col="blue") # 画Prediction error图 fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)]) fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)]) y_pred1 <- predict(fit1, newx=X) y_pred2 <- predict(fit2, newx=X) y_pred3 <- predict(fit3, newx=X) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2) pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2) plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1") points(lambda, pred_error2, type="l", col="red") points(lambda, pred_error3, type="l", col="blue")。按以下要求修改R代码：将三组的分别以CV error和Prediction error为纵坐标的图，每次Plots位置只会出现同一个组的两张分别以CV error和Prediction error为纵坐标的图

可以按照以下步骤修改代码：

1. 将 par(mfrow=c(1,2)) 改为 par(mfrow=c(2,3))，表示将Plots位置改为6个。

2. 将 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1") 和 plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1") 改为：

# 画Beta1的CV error图
plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV error")
# 画Beta1的Prediction error图
plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")

这样就能够将同一组的两张图排列在一起，并且更明确地表示出它们的含义。

3. 将上述代码中的“Beta1”改为“Beta2”和“Beta3”，分别表示三组系数的图像。修改后的完整代码如下：

# ①建立50×30的随机数据和30个变量
set.seed(123)
X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30)
y <- rnorm(50)

# ②生成三组不同系数的线性模型
beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5)
beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5)
beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5)

# 定义一个函数用于计算线性回归的CV值
cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) {
  n <- nrow(X)
  if (is.null(lambda)) {
    lambda <- seq(0, 1, length.out=100)
  }
  mse <- rep(0, length(lambda))
  folds <- sample(rep(1:k, length.out=n))
  for (i in 1:k) {
    X_train <- X[folds!=i, ]
    y_train <- y[folds!=i]
    X_test <- X[folds==i, ]
    y_test <- y[folds==i]
    for (j in 1:length(lambda)) {
      fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j])
      y_pred <- predict(fit, newx=X_test)
      mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2)
    }
  }
  mse <- mse / k
  return(mse)
}

# ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值
lambda <- seq(0, 1, length.out=100)
mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda)
mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda)
mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda)

# ④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，每组两张图均以lambda为横坐标：
library(glmnet)
par(mfrow=c(2,3))

# 画Beta1的CV error图
plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV error")
# 画Beta1的Prediction error图
fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)])
y_pred1 <- predict(fit1, newx=X)
pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2)
plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")

# 画Beta2的CV error图
plot(lambda, mse2, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta2 CV error")
# 画Beta2的Prediction error图
fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)])
y_pred2 <- predict(fit2, newx=X)
pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2)
plot(lambda, pred_error2, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta2 Prediction error")

# 画Beta3的CV error图
plot(lambda, mse3, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta3 CV error")
# 画Beta3的Prediction error图
fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)])
y_pred3 <- predict(fit3, newx=X)
pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2)
plot(lambda, pred_error3, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta3 Prediction error")