请举例岭回归预测误差图的R代码
时间: 2024-02-22 13:00:02 浏览: 27
下面是一个简单的岭回归预测误差图的R代码示例:
```R
library(MASS)
# 生成模拟数据
set.seed(123)
x <- seq(-5, 5, length.out = 100)
y <- sin(x) + rnorm(length(x), sd = 0.2)
# 岭回归拟合
ridge.fit <- lm.ridge(y ~ poly(x, 10), lambda = seq(0, 1, length = 50))
# 预测值和残差
pred <- predict(ridge.fit, s = 0.1)
resid <- y - pred
# 绘制预测误差图
plot(pred, resid, pch = 20, main = "岭回归预测误差图", xlab = "预测值", ylab = "残差")
abline(h = 0, lty = 2, col = "red")
```
该代码使用了`MASS`包中的`lm.ridge()`函数进行岭回归拟合,并使用`predict()`函数获取预测值和残差。最后,使用`plot()`函数绘制预测误差图,并添加一条水平虚线表示零误差线。
相关问题
随机森林多输入多输出回归预测MATLAB代码,并举例
以下是一个随机森林多输入多输出回归预测的MATLAB代码示例,同时提供一个简单的例子:
假设我们有一个数据集,其中包含三个输入变量(x1,x2和x3)和两个输出变量(y1和y2)。我们要使用这个数据集来训练一个随机森林回归模型,并使用该模型对一个新样本进行预测。
数据集可以存储在一个MATLAB结构体中,其中每个字段代表一个变量。我们使用rand函数生成一个随机数据集,包含100个样本:
```
data = struct();
data.x1 = rand(100,1);
data.x2 = rand(100,1);
data.x3 = rand(100,1);
data.y1 = rand(100,1);
data.y2 = rand(100,1);
```
接下来,我们将数据集划分为训练集和测试集。我们使用cvpartition函数将数据集分为80%的训练集和20%的测试集:
```
cv = cvpartition(100,'HoldOut',0.2);
idxTrain = cv.training;
idxTest = cv.test;
```
然后,我们使用TreeBagger函数来训练一个随机森林回归模型。我们指定100棵树,并将输入和输出变量作为输入参数传递给函数:
```
nTrees = 100;
Mdl = TreeBagger(nTrees,data{idxTrain,[1:3]},data{idxTrain,[4:5]},'Method','regression');
```
在这个例子中,我们使用了MATLAB的花括号语法来选择数据集的子集。我们使用idxTrain逻辑数组索引数据集的行,并选择第1到3列作为输入变量,选择第4和5列作为输出变量。
现在我们可以使用模型对测试集进行预测。我们使用predict函数来计算预测值,并将其存储在一个结果变量中:
```
YtestPred = predict(Mdl,data{idxTest,[1:3]});
```
最后,我们可以计算预测误差,并将其打印出来:
```
RMSE1 = sqrt(mean((data.y1(idxTest) - YtestPred(:,1)).^2));
RMSE2 = sqrt(mean((data.y2(idxTest) - YtestPred(:,2)).^2));
fprintf('RMSE1 = %f, RMSE2 = %f\n',RMSE1,RMSE2);
```
在这个例子中,我们计算了两个输出变量的预测误差,并将其打印出来。
举例说明岭回归命令怎么使用
岭回归是一种常用的回归分析方法,它可以解决多重共线性问题,避免过拟合,提高模型的预测能力。在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的Ridge类来实现岭回归。
下面是一个简单的例子,展示了如何使用岭回归进行房价预测:
```python
# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 构建岭回归模型
ridge = Ridge(alpha=0.5) # 这里的alpha是超参数,需要根据实际情况调整
# 拟合模型
ridge.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = ridge.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差为:', mse)
```
在上面的代码中,我们从sklearn.datasets中导入了波士顿房价数据集,然后使用train_test_split函数将数据集划分成训练集和测试集,接着构建了一个alpha为0.5的岭回归模型,使用fit函数拟合模型,最后使用predict函数对测试集进行预测,计算了均方误差。
需要注意的是,alpha是岭回归的超参数,需要根据实际情况进行调整,常用的方法是使用交叉验证来选择最优的超参数。