rror in boosting(y_sta ~ ., data = d12, boos = TRUE, mfinal = 500, coeflearn = "Zhu") : could not find function "boosting"

非常抱歉，我之前提到的`boosting()`函数可能不是一个普遍可用的函数。根据你提供的信息，我无法确定具体是哪个包提供了这个函数。

如果你能提供更多关于使用的包或者更详细的上下文信息，我可以尝试给出更准确的回答。或者，你可以查阅相关文档或搜索引擎来找到使用`boosting()`函数的正确方法。

请记住，在R语言中，有多种实现梯度提升树算法的包和函数可供选择，如`gbm`、`xgboost`等。你可以查阅这些包的文档以获取更多信息和示例代码。感谢理解！

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SELECT DISTINCT rror.recyclebin_id AS recyclebinId, rdt.name AS recyclebinName, sur.phonenumber AS phone, sur.nick_name AS nickName FROM re_order ror INNER JOIN re_recyclebin_order rror ON rror.id = ror.recyclebin_order_id INNER JOIN re_digit_recyclebin rdt ON rdt.id = rror.recyclebin_id left join sys_user sur ON rdt.admin_id = sur.user_id WHERE ror.order_status = '50' AND order_user = #{userId} Order By ror.complete_time DESC 影响了顺序，帮我改一下

可以将 Order By 子句放在整个 SQL 语句的最后，如下所示：

SELECT DISTINCT
rror.recyclebin_id AS recyclebinId,
rdt.name AS recyclebinName,
sur.phonenumber AS phone,
sur.nick_name AS nickName
FROM
re_order ror
INNER JOIN re_recyclebin_order rror ON rror.id = ror.recyclebin_order_id
INNER JOIN re_digit_recyclebin rdt ON rdt.id = rror.recyclebin_id
LEFT JOIN sys_user sur ON rdt.admin_id = sur.user_id
WHERE
ror.order_status = '50'
AND order_user = #{userId}
ORDER BY
ror.complete_time DESC

在运行以下代码时：# 50*30, 30个变量 set.seed(1) X = matrix(rnorm(1500), nrow = 50, ncol = 30) Y = rnorm(50) # 原始模型为线性，给出三组不同的原始模型系数 lm.fit1 = lm(Y ~ X[,1]) lm.fit2 = lm(Y ~ X[,1:15]) lm.fit3 = lm(Y ~ X)。出现了以下错误：Error in model.frame.default(formula = Y ~ X[, 1], data = list(Y = c(0.850043471893941, : 变数的长度不一样('X[, 1]')，rror in model.frame.default(formula = Y ~ X[, 1:15], data = list(Y = c(0.850043471893941, : 变数的长度不一样('X[, 1:15]')。请对原代码进行修改

这个错误是因为在lm()函数中使用了不同长度的X和Y，导致无法匹配。可以通过将X和Y放到同一个data.frame中来解决这个问题。修改后的代码如下：

# 50*30, 30个变量
set.seed(1)
X = matrix(rnorm(1500), nrow = 50, ncol = 30)
Y = rnorm(50)
data = data.frame(Y, X)

# 原始模型为线性，给出三组不同的原始模型系数
lm.fit1 = lm(Y ~ X[,1], data = data)
lm.fit2 = lm(Y ~ X[,1:15], data = data)
lm.fit3 = lm(Y ~ X, data = data)

# 计算CV值
library(boot)
cv.error1 = cv.glm(data[,c("Y", "X[,1]")], lm.fit1)$delta[1]
cv.error2 = cv.glm(data[,c("Y", paste0("X[,",1:15,"]"))], lm.fit2)$delta[1]
cv.error3 = cv.glm(data[,c("Y", paste0("X[,",1:30,"]"))], lm.fit3)$delta[1]

# 画出CV error图和Prediction error图
par(mfrow=c(1,2))
plot(1:3, c(cv.error1, cv.error2, cv.error3), type = "b", xlab = "Model Complexity", ylab = "CV Error")
pred.error1 = sqrt(mean((Y - predict(lm.fit1, data)) ^ 2))
pred.error2 = sqrt(mean((Y - predict(lm.fit2, data)) ^ 2))
pred.error3 = sqrt(mean((Y - predict(lm.fit3, data)) ^ 2))
plot(1:3, c(pred.error1, pred.error2, pred.error3), type = "b", xlab = "Model Complexity", ylab = "Prediction Error")

# 基于一倍标准差准则给出参数值上限
upper.bound = mean(Y) + sd(Y)

在计算CV值和Prediction error时，需要将data.frame传递给cv.glm()和predict()函数。