运行以下R代码时：fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) y_pred1 <- predict(fit1, newx=X) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")。'x'和'y'的长度不一样，而其中length(pred_error1)=1,length(lambda)=100，请合理修改原代码

这个问题可能是由于 predict 函数返回的 y_pred1 不是一个向量，而是一个矩阵，导致长度不一致。你可以尝试使用以下代码将其转换为向量：

y_pred1 <- as.vector(predict(fit1, newx=X))

如果这样仍然无法解决问题，你可以尝试使用以下代码将 lambda 和 pred_error1 转换为向量：

lambda <- as.vector(lambda)
pred_error1 <- as.vector(pred_error1)

然后再运行原来的绘图代码：

plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")

这样应该就能够正常运行了。

相关问题

基于以下代码：# ①建立50×30的随机数据和30个变量 set.seed(123) X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30) y <- rnorm(50) # ②生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5) beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5) beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5) # 定义一个函数用于计算线性回归的CV值 cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) { n <- nrow(X) if (is.null(lambda)) { lambda <- seq(0, 1, length.out=100) } mse <- rep(0, length(lambda)) folds <- sample(rep(1:k, length.out=n)) for (i in 1:k) { X_train <- X[folds!=i, ] y_train <- y[folds!=i] X_test <- X[folds==i, ] y_test <- y[folds==i] for (j in 1:length(lambda)) { fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j]) y_pred <- predict(fit, newx=X_test) mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2) } } mse <- mse / k return(mse) } # ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值 lambda <- seq(0, 1, length.out=100) mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) # ④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，两张图均以lambd为横坐标，一张图以CV error为纵坐标，一张图以Prediction error为纵坐标，两张图同分开在Plots位置 library(glmnet) par(mfrow=c(1,2)) # 画CV error图 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1") points(lambda, mse2, type="l", col="red") points(lambda, mse3, type="l", col="blue") # 画Prediction error图 fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)]) fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)]) y_pred1 <- predict(fit1, newx=X) y_pred2 <- predict(fit2, newx=X) y_pred3 <- predict(fit3, newx=X) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2) pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2) plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1") points(lambda, pred_error2, type="l", col="red") points(lambda, pred_error3, type="l", col="blue")。按以下要求修改R代码：将三组的分别以CV error和Prediction error为纵坐标的图，每次Plots位置只会出现同一个组的两张分别以CV error和Prediction error为纵坐标的图

可以按照以下步骤修改代码：

1. 将 par(mfrow=c(1,2)) 改为 par(mfrow=c(2,3))，表示将Plots位置改为6个。

2. 将 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1") 和 plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1") 改为：

# 画Beta1的CV error图
plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV error")
# 画Beta1的Prediction error图
plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")

这样就能够将同一组的两张图排列在一起，并且更明确地表示出它们的含义。

3. 将上述代码中的“Beta1”改为“Beta2”和“Beta3”，分别表示三组系数的图像。修改后的完整代码如下：

# ①建立50×30的随机数据和30个变量
set.seed(123)
X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30)
y <- rnorm(50)

# ②生成三组不同系数的线性模型
beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5)
beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5)
beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5)

# 定义一个函数用于计算线性回归的CV值
cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) {
  n <- nrow(X)
  if (is.null(lambda)) {
    lambda <- seq(0, 1, length.out=100)
  }
  mse <- rep(0, length(lambda))
  folds <- sample(rep(1:k, length.out=n))
  for (i in 1:k) {
    X_train <- X[folds!=i, ]
    y_train <- y[folds!=i]
    X_test <- X[folds==i, ]
    y_test <- y[folds==i]
    for (j in 1:length(lambda)) {
      fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j])
      y_pred <- predict(fit, newx=X_test)
      mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2)
    }
  }
  mse <- mse / k
  return(mse)
}

# ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值
lambda <- seq(0, 1, length.out=100)
mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda)
mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda)
mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda)

# ④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，每组两张图均以lambda为横坐标：
library(glmnet)
par(mfrow=c(2,3))

# 画Beta1的CV error图
plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV error")
# 画Beta1的Prediction error图
fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)])
y_pred1 <- predict(fit1, newx=X)
pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2)
plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")

# 画Beta2的CV error图
plot(lambda, mse2, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta2 CV error")
# 画Beta2的Prediction error图
fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)])
y_pred2 <- predict(fit2, newx=X)
pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2)
plot(lambda, pred_error2, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta2 Prediction error")

# 画Beta3的CV error图
plot(lambda, mse3, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta3 CV error")
# 画Beta3的Prediction error图
fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)])
y_pred3 <- predict(fit3, newx=X)
pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2)
plot(lambda, pred_error3, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta3 Prediction error")

基于以下R代码：# ①建立50×30的随机数据和30个变量 set.seed(123) X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30) y <- rnorm(50) # ②生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5) beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5) beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5) # 定义一个函数用于计算线性回归的CV值 cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) { n <- nrow(X) if (is.null(lambda)) { lambda <- seq(0, 1, length.out=100) } mse <- rep(0, length(lambda)) folds <- sample(rep(1:k, length.out=n)) for (i in 1:k) { X_train <- X[folds!=i, ] y_train <- y[folds!=i] X_test <- X[folds==i, ] y_test <- y[folds==i] for (j in 1:length(lambda)) { fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j]) y_pred <- predict(fit, newx=X_test) mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2) } } mse <- mse / k return(mse) } # ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值 lambda <- seq(0, 1, length.out=100) mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) # ④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，每组两张图均以lambda为横坐标： library(glmnet) par(mfrow=c(2,3)) # 画Beta1的CV error图 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV error") # 画Beta1的Prediction error图 fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) y_pred1 <- as.vector(predict(fit1, newx=X)) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) lambda <- as.vector(lambda) pred_error1 <- as.vector(pred_error1) if (length(lambda) != length(pred_error1)) { if (length(lambda) > length(pred_error1)) { pred_error1 <- rep(pred_error1, length.out = length(lambda)) } else { lambda <- rep(lambda, length.out = length(pred_error1)) } } plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error") # 画Beta2的CV error图 plot(lambda, mse2, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta2 CV error") # 画Beta2的Prediction error图 fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)]) y_pred2 <- predict(fit2, newx=X) pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2) plot(lambda, pred_error2, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta2 Prediction error") # 画Beta3的CV error图 plot(lambda, mse3, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta3 CV error") # 画Beta3的Prediction error图 fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)]) y_pred3 <- predict(fit3, newx=X) pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2) plot(lambda, pred_error3, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta3 Prediction error")。对每组的预测误差图进行代码修改

对每组的预测误差图进行代码修改，使其能够同时显示CV error和Prediction error：

par(mfrow=c(3,2))

# Beta1图：
fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda)
y_pred1 <- as.vector(predict(fit1, newx=X))
pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2)
lambda <- as.vector(lambda)
pred_error1 <- as.vector(pred_error1)
if (length(lambda) != length(pred_error1)) {
  if (length(lambda) > length(pred_error1)) {
    pred_error1 <- rep(pred_error1, length.out = length(lambda))
  } else {
    lambda <- rep(lambda, length.out = length(pred_error1))
  }
}
plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV and Prediction error")
lines(lambda, pred_error1, col="red")
legend("topright", legend=c("CV error", "Prediction error"), col=c("black", "red"), lty=c(1,1), cex=0.8)

# Beta2图：
fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)])
y_pred2 <- predict(fit2, newx=X)
pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2)
plot(lambda, mse2, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta2 CV and Prediction error")
lines(lambda, pred_error2, col="red")
legend("topright", legend=c("CV error", "Prediction error"), col=c("black", "red"), lty=c(1,1), cex=0.8)

# Beta3图：
fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)])
y_pred3 <- predict(fit3, newx=X)
pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2)
plot(lambda, mse3, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta3 CV and Prediction error")
lines(lambda, pred_error3, col="red")
legend("topright", legend=c("CV error", "Prediction error"), col=c("black", "red"), lty=c(1,1), cex=0.8)

这样修改后，每组的图形都会同时显示CV error和Prediction error，方便比较不同lambda下的表现。