在运行以下R代码时: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) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归,并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((x_mat %% fit$beta - switch(i, y1, y2, y3))^2, na.rm = TRUE) # 修改此处 }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot plot(log10(lambda_seq), pred_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") }。发生以下错误:Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x'和'y'的长度不一样。请修改原代码

时间: 2023-09-22 15:05:44 浏览: 58
这个错误的原因是在绘图时,x轴和y轴的长度不一致。根据代码分析,问题可能出在以下代码中: ``` abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") ``` 其中,`abline()`函数用于添加垂直于x轴的参考线,而`log10()`函数将lambda_seq向量转换为对数坐标。可能是由于`cvfit$lambda.min`和`lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]`的长度不一致导致了这个错误。 你可以尝试在这两行代码前面加上一行代码,检查这两个向量的长度是否一致,例如: ``` print(length(cvfit$lambda.min)) print(length(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])])) ``` 如果两个向量的长度不一致,你可以检查是否有错误的输入参数,或者是否需要更改向量的长度。
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请基于以下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的交叉验证误差图和预测误差图

以下是基于给定的R代码,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的交叉验证误差图和预测误差图的完整R代码: ```R 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) # 线性回归中分别计算三组的CV值 cv1 <- cv.glmnet(X, y1, alpha = 0) cv2 <- cv.glmnet(X, y2, alpha = 0) cv3 <- cv.glmnet(X, y3, alpha = 0) # 岭回归中计算三组的CV值并画图 ridge1 <- glmnet(X, y1, alpha = 0) ridge2 <- glmnet(X, y2, alpha = 0) ridge3 <- glmnet(X, y3, alpha = 0) # 画图 par(mfrow = c(3, 2)) # 以交叉验证误差为纵坐标的图 plot(cv1, main = "CV Error for Model 1") plot(cv2, main = "CV Error for Model 2") plot(cv3, main = "CV Error for Model 3") # 以预测误差为纵坐标的图 plot(ridge1, xvar = "lambda", main = "Prediction Error for Model 1") plot(ridge2, xvar = "lambda", main = "Prediction Error for Model 2") plot(ridge3, xvar = "lambda", main = "Prediction Error for Model 3") ```

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$\lambda$的交叉验证误差图和预测误差图

好的,以下是基于你提供的代码实现您的需求: ``` 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) # 进行交叉验证并绘制误差图 cv1 <- cv.glmnet(X, y1) cv2 <- cv.glmnet(X, y2) cv3 <- cv.glmnet(X, y3) # 绘制交叉验证误差图 par(mfrow = c(3, 2)) plot(cv1) plot(cv2) plot(cv3) # 绘制预测误差图 pred1 <- predict(cv1, newx = X) pred2 <- predict(cv2, newx = X) pred3 <- predict(cv3, newx = X) ggplot(data.frame(y = y1, y_pred = pred1), aes(x = y, y = y_pred)) + geom_point() + labs(title = "Model 1 Prediction Error Plot") ggplot(data.frame(y = y2, y_pred = pred2), aes(x = y, y = y_pred)) + geom_point() + labs(title = "Model 2 Prediction Error Plot") ggplot(data.frame(y = y3, y_pred = pred3), aes(x = y, y = y_pred)) + geom_point() + labs(title = "Model 3 Prediction Error Plot") ``` 以上代码会生成三张交叉验证误差图和三张预测误差图,分别对应三个不同系数的线性模型。请注意,由于您没有指定交叉验证的次数和$\lambda$的范围,我在代码中使用了默认值。如果您需要更多的控制,可以参考glmnet函数的文档。
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