参考以下两段代码代码:第一段:# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error第二段:library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。写出R代码完成以下任务:①建立50×30的随机数据和30个变量;②生成三组不同系数的①线性模型;③(线性回归中)分别计算这三组的CV值;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

时间: 2024-02-22 21:58:59 浏览: 18
以下是针对任务的R代码实现: ``` # 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") ``` 需要注意的是,由于没有给出具体的数据,以上代码中的数据都是随机生成的,因此在不同的运行中结果可能会略有不同。

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参考以下两段代码代码:第一段:# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error第二段:library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。完成以下任务:①建立50×30的随机数据和30个变量;②生成三组不同系数的①线性模型;③(线性回归中)分别计算这三组的CV值;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

请参考以下代码:# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error准确无误地运用测试集与训练集写出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

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