如何用R代码绘制横坐标为lambd,纵坐标为Prediction error的图?
时间: 2024-02-22 12:59:52 浏览: 15
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:
```R
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。
请在以下R代码的基础上:library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 y = X1 + 2X2 + 3X3 + e, y = X11 + 2X22 + 3X33 + e, y = X21 + 2X22 + 3X23 + e beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %% beta3 + rnorm(n) # 线性回归中分别计算三组的CV值 cv1 <- cv.glmnet(X, y1, alpha = 0) cv2 <- cv.glmnet(X, y2, alpha = 0) cv3 <- cv.glmnet(X, y3, alpha = 0) # 岭回归中计算三组的CV值并画图 ridge1 <- glmnet(X, y1, alpha = 0) ridge2 <- glmnet(X, y2, alpha = 0) ridge3 <- glmnet(X, y3, alpha = 0)。完成par(3,2)的以lambd为横坐标,一个是以CV error为纵坐标的图,另一个是以Prediction error为纵坐标的图,写出完整的R代码
以下是完成par(3,2)的以lambd为横坐标,一个是以CV error为纵坐标的图,另一个是以Prediction error为纵坐标的完整R代码:
```R
library(glmnet)
library(ggplot2)
# 生成5030的随机数据和30个变量
set.seed(1111)
n <- 50
p <- 30
X <- matrix(runif(n * p), n, p)
y <- rnorm(n)
# 生成三组不同系数的线性模型
beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3))
beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13))
beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23))
y1 <- X %*% beta1 + rnorm(n)
y2 <- X %*% beta2 + rnorm(n)
y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n)
# 线性回归中分别计算三组的CV值
cv1 <- cv.glmnet(X, y1, alpha = 0)
cv2 <- cv.glmnet(X, y2, alpha = 0)
cv3 <- cv.glmnet(X, y3, alpha = 0)
# 岭回归中计算三组的CV值并画图
ridge1 <- glmnet(X, y1, alpha = 0)
ridge2 <- glmnet(X, y2, alpha = 0)
ridge3 <- glmnet(X, y3, alpha = 0)
# 画图
par(mfrow = c(3, 2))
# 以CV error为纵坐标的图
plot(cv1, main = "CV Error for Model 1")
plot(cv2, main = "CV Error for Model 2")
plot(cv3, main = "CV Error for Model 3")
# 以Prediction error为纵坐标的图
plot(ridge1, xvar = "lambda", main = "Prediction Error for Model 1")
plot(ridge2, xvar = "lambda", main = "Prediction Error for Model 2")
plot(ridge3, xvar = "lambda", main = "Prediction Error for Model 3")
```