library(caret) new_variables <- preProcess(data, pcaComp =5, method = 'pca') transformed_data <- predict(new_variables, data) transformed_data["y"] <-data[1] head(transformed_data)

这段代码是使用 R 语言中的 caret 包进行数据预处理。具体来说，它首先使用 preProcess 函数对原始数据进行主成分分析降维，将数据压缩为 5 维，并存储在 new_variables 变量中。然后，使用 predict 函数将原始数据转换为经过主成分分析降维后的数据，并将结果存储在 transformed_data 变量中。最后，将原始数据的第一列（通常是标签或目标变量）存储在新的 transformed_data 数据框中的名为 "y" 的列中。函数的输出是通过 head 函数查看的 transformed_data 的前几行。

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library(dplyr) set.seed(33) train_X <- select(train, -c(Salary, log_Salary)) ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 5, repeats = 3, verboseIter = F) model_bagging <- train(y = train$log_Salary, x = train_X, method = "rf", metric = "MSE", maximize = F, trControl = ctrl, tuneGrid = expand.grid(mtry = 19))

这段代码使用了dplyr和caret两个R语言中的包，用于数据处理和机器学习模型的训练。这里使用了train函数，采用了随机森林（random forest）的方法，用于预测Salary的对数值。trainControl函数用于设置交叉验证的参数，method参数设置为"repeatedcv"表示采用重复交叉验证的方法，number参数表示将数据分为5份，repeats参数表示重复运行3次以减小偶然性，verboseIter参数表示关闭交叉验证过程中的输出。tuneGrid参数用于设置随机森林中的参数mtry（每个决策树中随机选择的特征数），这里设置为19。

请用测试集训练集的写法，改写以下代码：library(caret) ctrl <- trainControl(method="cv",number=5) model1 <- train(data,y1,method="lm",trControl=ctrl) model2 <- train(data,y2,method="lm",trControl=ctrl) model3 <- train(data,y3,method="lm",trControl=ctrl) cv1 <- model1$results$RMSE cv2 <- model2$results$RMSE cv3 <- model3$results$RMSE set.seed(123) library(glmnet) x <- model.matrix(~.,data) y <- y1 # y2 或 y3 ridge1 <- cv.glmnet(x,y,alpha=0) ridge2 <- cv.glmnet(x,y,alpha=0) ridge3 <- cv.glmnet(x,y,alpha=0) plot(ridge1) plot(ridge2) plot(ridge3) set.seed(123) upper_bound <- mean(y1) + sd(y1)

以下是使用测试集训练集的代码：

set.seed(123)
library(caret)
trainIndex <- createDataPartition(y1, p=0.8, list=FALSE)
data_train <- data[trainIndex,]
data_test <- data[-trainIndex,]
y1_train <- y1[trainIndex]
y1_test <- y1[-trainIndex]
y2_train <- y2[trainIndex]
y2_test <- y2[-trainIndex]
y3_train <- y3[trainIndex]
y3_test <- y3[-trainIndex]

ctrl <- trainControl(method="cv", number=5)
model1 <- train(data_train, y1_train, method="lm", trControl=ctrl)
model2 <- train(data_train, y2_train, method="lm", trControl=ctrl)
model3 <- train(data_train, y3_train, method="lm", trControl=ctrl)
cv1 <- sqrt(mean((predict(model1, data_test) - y1_test)^2))
cv2 <- sqrt(mean((predict(model2, data_test) - y2_test)^2))
cv3 <- sqrt(mean((predict(model3, data_test) - y3_test)^2))

set.seed(123)
library(glmnet)
x <- model.matrix(~., data_train)
y <- y1_train
ridge1 <- cv.glmnet(x, y, alpha=0, nfolds=5)
y <- y2_train
ridge2 <- cv.glmnet(x, y, alpha=0, nfolds=5)
y <- y3_train
ridge3 <- cv.glmnet(x, y, alpha=0, nfolds=5)
plot(ridge1)
plot(ridge2)
plot(ridge3)

set.seed(123)
upper_bound <- mean(y1_train) + sd(y1_train)