for(i in 1:2000){ train<- aa[ folds[[i]],] #folds[[i]]作为测试集 test <- aa[-folds[[i]],] #剩下的数据作为训练集 model<- glm(Y~maleage+HQEFR,family = binomial(link=logit), data=train) model_pre<-predict(model,type='response', newdata=test) auc_value<- append(auc_value,as.numeric(auc(as.numeric(test[,1]),model_pre))) }这段代码报错Error in auc(as.numeric(test[, 1]), model_pre) : 'list' object cannot be coerced to type 'double'
时间: 2024-04-17 22:26:14 浏览: 19
这个错误通常是由于预测结果的格式不正确导致的。在你的代码中,`test`是一个数据框(data frame),而`auc`函数要求的是一个数值型向量。
要解决这个问题,你可以将`test[, 1]`的数据类型转换为数值型向量。你可以使用`as.numeric`函数将其转换为数值型向量,并将其作为参数传递给`auc`函数。
以下是修改后的代码:
```R
auc_value <- c() # 创建一个空向量来保存AUC值
for (i in 1:2000) {
train <- aa[folds[[i]],] # folds[[i]]作为测试集
test <- aa[-folds[[i]],] # 剩下的数据作为训练集
model <- glm(Y ~ maleage + HQEFR, family = binomial(link = logit), data = train)
model_pre <- predict(model, type = 'response', newdata = test)
# 将test[, 1]转换为数值型向量
auc_value <- append(auc_value, as.numeric(auc(as.numeric(test[, 1]), model_pre)))
}
```
通过将`test[, 1]`转换为数值型向量,你应该能够解决这个错误并成功计算AUC值。请确保在运行代码之前已经加载了包含`auc`函数的相应库。如果仍然遇到问题,请提供更多的错误信息以便进一步帮助你解决问题。
相关问题
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")
```
for i in indices: X_train_folds.append(X_train[i]) y_train_folds.append(y_train[i])
这段代码使用了一个循环来遍历 `indices` 列表,并根据每个索引值将对应的元素添加到 `X_train_folds` 和 `y_train_folds` 列表中。
假设 `indices` 是一个包含整数索引的列表,`X_train` 和 `y_train` 是两个数据集。代码示例如下:
```python
indices = [0, 1, 2, 3, 4] # 索引列表
X_train = ['data1', 'data2', 'data3', 'data4', 'data5'] # X_train 数据集
y_train = ['label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5'] # y_train 数据集
X_train_folds = [] # 存储分割后的 X_train 数据集
y_train_folds = [] # 存储分割后的 y_train 数据集
for i in indices:
X_train_folds.append(X_train[i])
y_train_folds.append(y_train[i])
print(X_train_folds)
print(y_train_folds)
```
以上代码将根据 `indices` 列表中的索引值,将相应的元素添加到 `X_train_folds` 和 `y_train_folds` 列表中。输出结果为:
```
['data1', 'data2', 'data3', 'data4', 'data5']
['label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5']
```
请注意,如果 `indices` 中的索引值超出了数据集的范围,将会引发索引错误。
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