Lasso回归中Y数据为多元离散因变量，X数据为自变量，怎样行交叉验证，并输出图形？R语言

多机串行通信是指多个设备通过串行接口进行通信。测温度和湿度的多机串行通信可以使用RS-485通信协议，它可以支持多个设备之间的通信。具体实现步骤如下：

1. 确定通信协议：使用RS-485通信协议，它可以支持多个设备之间的通信。

2. 设计硬件连接：将多个测温度和湿度设备通过RS-485总线连接起来，每个设备都有一个唯一的地址，用于区分不同的设备。

3. 设计通信协议：制定每个设备之间的通信协议，包括数据格式、数据帧、校验等。

4. 实现通信功能：在每个设备上实现通信功能，包括接收和发送数据帧，解析数据等。

5. 测试和调试：通过测试和调试，确保多个设备之间的通信正常，数据的准确性和稳定性。

总之，测温度和湿度的多机串行通信需要设计合适的通信协议和硬件连接，实现通信功能，并进行测试和调试，以确保通信正常。

相关问题

R语言lasso回归

LASSO回归是一种同时进行变量筛选和复杂度调整的方法，可以用于拟合广义线性模型。通过控制参数λ的大小，可以调整LASSO回归模型的复杂度。较大的λ值对变量较多的线性模型施加更强的惩罚，从而得到一个变量较少的模型。

在R语言中，可以使用glmnet包进行LASSO回归。该包的输入需要是数值矩阵，如果自变量中有离散变量，需要将其转化为只包含0和1的向量，这个过程称为独热编码（One Hot Encoding）。在代码中，可以使用as.matrix函数将训练数据集的前8列转化为矩阵表示：X <- as.matrix(train_ds[,1:8])。

关于code的输出部分，没有具体指明需要解释的是哪一部分，如果您可以提供更具体的问题或者代码片段，我将能够给出更加详细的解答。

至于问题1，resample1是在使用createDataPartition函数切分数据集后生成的变量，其具体含义需要根据代码上下文和函数的参数解释。

对于问题2，标准化后的方差比标准化前的大，可能是由于标准化的方法不同导致的。不同的标准化方法有不同的计算方式，可能会导致方差的变化。如果您能够提供更多的背景信息或者代码片段，我将能够给出更准确的解答。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言lasso](https://blog.csdn.net/weixin_42274933/article/details/123766587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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r语言lasso回归

LASSO回归是一种通过生成一个惩罚函数来压缩回归模型中的变量系数，以达到防止过度拟合和解决严重共线性问题的方法。在R语言中，可以使用glmnet包来进行LASSO回归。该包由斯坦福统计学家Trevor Hastie领衔开发，可以在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选和复杂度调整。LASSO回归的复杂度调整程度由参数λ来控制，λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大，从而最终获得一个变量较少的模型。在使用glmnet包进行LASSO回归时，需要将自变量中的离散变量转化为几列只含有0和1的向量，这个过程叫做One Hot Encoding。可以使用as.matrix函数将数据集转化为数值矩阵，然后使用glmnet函数进行LASSO回归分析。