基于以下R代码:library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n),每个线性模型组,均进行交叉验证,并以par(3,2)的规格分别画出每组在进行交叉验证时,基于不同的$\lambda$的线性回归的CV error图和岭回归下的Prediction error图(图中仅需要有一根线平滑地连接每一个点即可,不需要最优$\lambda$取值线为的多余线段,所有画图过程用plot实现)
时间: 2024-02-24 22:57:24 浏览: 50
以下是代码实现:
```R
# 引入包
library(glmnet)
library(ggplot2)
# 生成数据
set.seed(1111)
n <- 50
p <- 30
X <- matrix(runif(n * p), n, p)
y <- rnorm(n)
# 生成三组不同系数的线性模型
beta1 <- c(rep(1, code[MAX_CHAR] = {'\0'};
generate_code(root, codes, code, 0);
// 关闭输入文件
fclose(fp_in);
// 打开输出文件
FILE *fp_out = fopen(argv[2], "wb");
if (fp_out == NULL) {
printf("Failed to open output file.\n");
free_tree(root);
free_codes(codes);
return -1;
}
// 压缩文件,用哈夫曼编码替换每个字符,并写入文件
fp_in = fopen(argv[1], "rb");
compress_file(fp_in, fp_out, codes);
// 计算文件压缩率
fseek(fp_in, 0, SEEK_END);
long input_size = ftell(fp_in);
fseek(fp_out, 0, SEEK_END);
long output_size = ftell(fp_out);
double compress_rate = (double)output_size / input_size;
// 关闭输入输出文件
fclose(fp_in);
fclose(fp_out);
// 打开压缩后的文件并解压缩
fp_in = fopen(argv[2], "rb");
fp_out = fopen(argv[3], "wb");
decompress_file(fp_in, fp_out, root);
// 释放内存
free_tree(root);
free_codes(codes);
// 输出压缩率
printf("Compressed file size: %ld bytes, original file size: %ld bytes, compress rate: %.2f%%\n", output_size, input_size, compress_rate * 100.0);
return 0;
}
```
注意:以上示例程序仅供参考,实际应用中还需要考虑错误处理、内存管理等问题。