Error in col[df_All$group == SOL] <- "red" : object 'SOL' not found

时间: 2024-03-04 14:49:39 浏览: 20
这个错误提示 `SOL` 对象未找到,可能是因为在代码中使用了未定义的变量或者函数名。在你的代码中,`SOL` 可能是你想要使用的一个常量或者字符串,但是它没有被正确定义。 要解决这个错误,需要检查代码中是否存在拼写错误或者语法错误。同时,也需要检查变量或者函数是否正确定义。 例如,如果 `SOL` 是一个常量或者字符串,可以将其定义为一个变量: ```r df_All <- read.table("Data_All.txt", header = TRUE) dfGroup_All <- read.table("Group_All.txt", header = TRUE) SOL <- 1 col <- rep("black", nrow(df_All)) col[df_All$group == SOL] <- "red" col[df_All$group == 2] <- "green" col[df_All$group == 3] <- "black" ``` 如果 `SOL` 是一个函数名或者变量名,需要检查其是否正确定义: ```r df_All <- read.table("Data_All.txt", header = TRUE) dfGroup_All <- read.table("Group_All.txt", header = TRUE) my_fun <- function(x) { # some code here } col <- rep("black", nrow(df_All)) col[df_All$group == my_fun] <- "red" col[df_All$group == 2] <- "green" col[df_All$group == 3] <- "black" ``` 总之,要解决这个错误,需要检查代码中可能存在的语法错误、拼写错误或者未定义的变量或函数。

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在运行以下R代码时: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 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) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归,并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) mean((x_mat %% fit$beta - switch(i, y1, y2, y3))^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot cv_plot_data <- cv_error[[i]] plot(log10(lambda_seq), cv_plot_data, type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot pred_plot_data <- pred_error[[i]] plot(log10(lambda_seq), pred_plot_data, type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_plot_data)]), col = "red") }。发生了以下问题:Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x'和'y'的长度不一样。请对原代码进行修正

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