请在以下R代码的基础上：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 y = X1 + 2X2 + 3X3 + e, y = X11 + 2X22 + 3X33 + e, y = X21 + 2X22 + 3X23 + e 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)。完成par(3,2)的交叉验证误差图和预测误差图，写出完整的R代码

好的，以下是完成par(3,2)的交叉验证误差图和预测误差图的完整R代码：

library(glmnet)
library(ggplot2)

# 生成50*30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 y = X1 + 2X2 + 3X3 + e, y = X11 + 2X22 + 3X33 + e, y = X21 + 2X22 + 3X23 + e
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)

# 交叉验证误差图
par(mfrow=c(3,2))
plot(cv1)
plot(cv2)
plot(cv3)

# 预测误差图
plot(ridge1, xvar="lambda", label=TRUE)
plot(ridge2, xvar="lambda", label=TRUE)
plot(ridge3, xvar="lambda", label=TRUE)

这段完整的R代码会生成par(3,2)的交叉验证误差图和预测误差图。其中，交叉验证误差图使用`plot()`函数绘制，预测误差图使用`plot()`函数和`glmnet`库的`glmnet()`函数绘制。