以下代码：library(caret) set.seed(123) # 生成50*30的随机数据 data <- matrix(rnorm(50*30), nrow=50) # 生成三组不同的原始模型系数 coef1 <- rnorm(30) coef2 <- rnorm(30, mean=2) coef3 <- rnorm(30, sd=0.5) # 生成响应变量 y <- rnorm(50) # 将数据转为数据框并添加列名 data <- as.data.frame(data) colnames(data) <- paste0("X", 1:30) # 计算CV值 ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍标准差准则给出参数值上限 param_max <- coef1 + 1*sd(coef1)。发生了以下错误：Error in plot.train(cv, main = "CV Error Plot") : There are no tuning parameters with more than 1 value.。导致无法完成：要求： （1）50*30，30个变量 （2）原始模型为线性 （3）给出三组不同的原始模型系数 （4）计算出CV值 （5）画出CV error图和Prediction error图 （6）基于一倍标准差准则给出参数值上限。所以请修改代码，以完成要求任务

以下是修改后的代码，满足要求任务：

library(caret)
set.seed(123)

# 生成50*30的随机数据
data <- matrix(rnorm(50*30), nrow=50)

# 生成三组不同的原始模型系数
coef1 <- rnorm(30)
coef2 <- rnorm(30, mean=2)
coef3 <- rnorm(30, sd=0.5)

# 生成响应变量
y <- rnorm(50)

# 将数据转为数据框并添加列名
data <- as.data.frame(data)
colnames(data) <- paste0("X", 1:30)

# 计算CV值
ctrl <- trainControl(method="cv", number=5)
cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl)

# 画出CV error图和Prediction error图
par(mfrow=c(1,2))
plot(cv$results$lambda, cv$results$RMSE, type="b", main="CV Error Plot")
plot(cv$pred$pred, y, main="Prediction Error Plot")

# 基于一倍标准差准则给出参数值上限
param_max <- coef1 + 1*sd(coef1)

说明：

- 在上面的代码中，我们生成了50x30的随机数据，并生成了三组不同的原始模型系数。
- 我们使用 `trainControl` 函数指定了交叉验证参数，然后使用 `train` 函数计算CV值，并使用 `plot` 函数画出CV error图和Prediction error图。
- 绘制CV error图时，需要使用 `cv$results$lambda` 和 `cv$results$RMSE` 分别作为x轴和y轴。这是因为线性模型的调优参数是正则化系数lambda，而CV结果中记录的是每个lambda取值对应的均方根误差（RMSE）。
- 在绘制Prediction error图时，我们使用 `cv$pred$pred` 作为预测值，与真实值 `y` 进行比较。
- 最后，我们计算了基于一倍标准差准则的参数值上限，并将结果存储在 `param_max` 变量中。