岭回归交叉验证r语言画出cv error图

时间: 2023-12-20 20:06:37 浏览: 35
在R语言中,可以使用“glmnet”包进行岭回归交叉验证,并绘制CV error图。以下是基本步骤: 1. 安装并加载“glmnet”包,准备数据集。 ``` install.packages("glmnet") library(glmnet) # 准备数据集 data <- read.csv("data.csv") x <- data[,1:10] # 自变量 y <- data[,11] # 因变量 ``` 2. 进行交叉验证,并选择最优的lambda值。 ``` cv_model <- cv.glmnet(x, y, alpha = 0) best_lambda <- cv_model$lambda.min ``` 3. 使用最优lambda值拟合岭回归模型,并预测测试集。 ``` ridge_model <- glmnet(x, y, alpha = 0, lambda = best_lambda) predicted <- predict(ridge_model, newx = x, s = best_lambda) ``` 4. 绘制CV error图。 ``` plot(cv_model) ``` 这将绘制一个CV error图,包括横轴(log(lambda))、纵轴(交叉验证误差)、误差范围(标准误差),以及一个垂直线,表示最优lambda值。 需要注意的是,CV error图仅仅是用于帮助选择最优的lambda值,而不是选择最终的模型。在确定最优的lambda值之后,需要使用所有可用数据集对岭回归模型进行拟合,并使用该模型进行预测。
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r语言交叉验证岭回归输出cv error值

在R语言中,使用交叉验证可以帮助我们评估回归模型的泛化能力。在岭回归中,我们还需要选择合适的正则化参数,交叉验证可以帮助我们选择最优的正则化参数值。具体步骤如下: 1. 导入所需的包和数据集。 ```r library(caret) data(iris) ``` 2. 定义岭回归模型。 ```r model <- train(Sepal.Length ~ ., data = iris, method = "glmnet", trControl = trainControl(method = "cv", number = 10), tuneGrid = expand.grid(alpha = 0, lambda = seq(0.01, 1, by = 0.01))) ``` 在上述代码中,我们使用glmnet包中的岭回归模型,使用iris数据集中的所有列预测Sepal.Length列。我们还指定了10折交叉验证作为训练控制方法,并用`expand.grid()`函数指定了要尝试的正则化参数的范围。 3. 计算交叉验证误差。 ```r cv_results <- model$results$RMSE mean_cv_error <- mean(cv_results) ``` 在上述代码中,我们提取了交叉验证的结果,并计算了平均误差值。 4. 输出结果。 ```r print(paste0("Cross-validation error: ", round(mean_cv_error, 2))) ``` 输出结果将显示平均交叉验证误差的值。 希望这可以回答你的问题。

r语言生成50*30,30个随机变量 ,原始模型为线性 ,给出三组不同的原始模型系数 ,进行岭回归计算出CV值画出cv error图和prediction error图

好的,以下是用 R 语言实现的代码: 首先生成随机的数据集: ```r set.seed(123) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(rnorm(n*p), n, p) y <- rnorm(n) ``` 接下来,我们将定义一个函数,用于执行岭回归: ```r ridge_regression <- function(X, y, alpha) { n <- nrow(X) p <- ncol(X) X <- scale(X, center = TRUE, scale = FALSE) y <- scale(y, center = TRUE, scale = TRUE) X <- cbind(1, X) lambda <- alpha * sqrt(p) XtX <- t(X) %*% X beta_hat <- solve(XtX + lambda * diag(p+1)) %*% t(X) %*% y return(beta_hat) } ``` 现在我们需要定义三个不同的原始模型系数: ```r beta_1 <- c(1, rep(0, p)) beta_2 <- c(1, rep(c(1, -1), p/2)) beta_3 <- c(1, 1:p) ``` 接下来,我们可以使用 10 折交叉验证来计算岭回归的 CV 值和预测误差: ```r library(caret) library(ggplot2) # 定义 alpha 的范围 alphas <- seq(0, 1, by = 0.01) n_alphas <- length(alphas) # 岭回归的 CV 值和预测误差 cv_errors <- matrix(0, n_alphas, 3) pred_errors <- matrix(0, n_alphas, 3) for (i in 1:n_alphas) { alpha <- alphas[i] for (j in 1:3) { if (j == 1) { beta <- beta_1 } else if (j == 2) { beta <- beta_2 } else if (j == 3) { beta <- beta_3 } y_hat <- X %*% beta y_noise <- y_hat + rnorm(n) beta_ridge <- ridge_regression(X, y_noise, alpha) y_pred <- X %*% beta_ridge cv_errors[i, j] <- cv.glmnet(X, y_noise, alpha = alpha, nfolds = 10)$cvm pred_errors[i, j] <- mean((y_pred - y_hat)^2) } } # 画出 cv error 图和 prediction error 图 cv_df <- data.frame(alpha = rep(alphas, 3), error = c(cv_errors), model = rep(c("Model 1", "Model 2", "Model 3"), each = n_alphas)) ggplot(cv_df, aes(x = alpha, y = error, color = model)) + geom_line() + ggtitle("CV Error") pred_df <- data.frame(alpha = rep(alphas, 3), error = c(pred_errors), model = rep(c("Model 1", "Model 2", "Model 3"), each = n_alphas)) ggplot(pred_df, aes(x = alpha, y = error, color = model)) + geom_line() + ggtitle("Prediction Error") ``` 以上代码将会计算出三个不同的模型系数下的岭回归 CV 值和预测误差,并画出相应的 CV Error 图和 Prediction Error 图。

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