knnParam <- makeParamSet( makeDiscreteParam("k", values = seq(1, 20, by = 1)))rfParam <- makeParamSet( makeIntegerParam("mtry", lower = 2, upper = 4), makeIntegerParam("ntree", lower = 100, upper = 200))xgbParam <- makeParamSet( makeIntegerParam("nrounds", lower = 50, upper = 100), makeIntegerParam("max_depth", lower = 3, upper = 6), makeNumericParam("eta", lower = 0.01, upper = 0.1))knnSearch <- makeTuneControlRandom(maxit = 10)rfSearch <- makeTuneControlRandom(maxit = 10)xgbSearch <- makeTuneControlRandom(maxit = 10)set.seed(123)knnTune <- tuneParams(knnBest, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 5), measures = list(rmse, mae), par.set = knnParam, control = knnSearch)set.seed(123)rfTune <- tuneParams(rfBest, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 5), measures = list(rmse, mae), par.set = rfParam, control = rfSearch)set.seed(123)xgbTune <- tuneParams(xgbBest, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 5), measures = list(rmse, mae), par.set = xgbParam, control = xgbSearch)knnBest <- knnTune$learnerrfBest <- rfTune$learnerxgbBest <- xgbTune$learner

这段代码是使用 mlr 包进行机器学习模型参数调优的过程，其中使用了三个不同的学习器（knn、rf、xgboost），分别对 iris 数据集进行调优。

首先，使用 makeParamSet 函数分别定义了三个学习器的参数空间（knnParam、rfParam、xgbParam），用于后续的参数调优。

然后，使用 makeTuneControlRandom 函数分别定义了三个学习器的搜索策略（knnSearch、rfSearch、xgbSearch），这里采用的是随机搜索的方法，最大迭代次数设置为 10 次。

接下来，使用 tuneParams 函数对三个学习器进行参数调优。其中，knnTune、rfTune、xgbTune 分别代表了 knn、rf、xgboost 学习器调优后的最佳模型。在调优过程中，使用了交叉验证方法（CV），将数据集分为 5 份，进行 5 次模型训练和测试，最终使用 rmse 和 mae 两个度量指标来评估模型的性能。par.set 参数指定了学习器的参数空间，control 参数指定了搜索策略。

最后，将调优后得到的最佳模型 knnBest、rfBest、xgbBest 分别赋值为 knnTune$learner、rfTune$learner、xgbTune$learner。这三个最佳模型可以用于后续的预测任务。

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")

R语言x <- seq(0, 1, length=500)改成随机生成代码

使用R语言中的runif函数可以随机生成一组数字，可以利用该函数来替换掉原有的代码，如下所示：

x <- runif(500, 0, 1)

其中，runif函数的第一个参数指定生成的数字个数，第二个参数指定生成的数字范围的下限，第三个参数指定生成的数字范围的上限。上述代码使用runif函数生成了一组包含500个数字的向量，每个数字都在0到1之间随机取值。