# Arguments for analyses cat_anx <- c("g",rep("c",8),rep("g",7),rep("c",4),"g","c") lev_anx <- c(1,rep(2,8),rep(1,7),rep(2,4),1,2）解释下以上代码

时间: 2023-07-19 17:48:53 浏览: 125
RAR

MIMO.rar_massive_mimo_mimo-arguments_successful9yh_the code

以上代码定义了两个向量cat_anx和lev_anx，用于后续的数据分析。 cat_anx向量中包含了26个元素，其中"g"表示高水平的类别变量，"c"表示低水平的类别变量。具体来说，向量中前面的11个元素是高水平的，接下来的7个元素是低水平的，再接下来的4个元素又是高水平的，最后的4个元素是先低后高的。 lev_anx向量中包含了26个元素，其中1表示高水平的类别变量，2表示低水平的类别变量。具体来说，向量中前面的1个元素是高水平的，接下来的8个元素是低水平的，再接下来的7个元素又是高水平的，最后的4个元素是低水平的，最后的1个元素是高水平的。这个向量似乎是一个与前面的cat_anx向量相对应的变量水平向量，可能用于后续的数据分析中。
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driver.execute_script("arguments[0].removeAttribute('readonly');", date_input) driver.execute_script("arguments[0].removeAttribute('disabled');", date_input) driver.execute_script("arguments[0].value ...

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~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs)

该装饰器函数用于标记已经被废弃的非关键字参数(non-keyword arguments)。在这个警告信息中，它告诉你在未来的版本中不会再支持这个非关键字参数，并且建议你使用关键字参数(keyword arguments)。如果你在代码中使用...

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These arguments are required because they provide necessary information for the model to run. -data/--data: This argument specifies the location of the input data that the model will use to train ...

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$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((x_mat %% fit$beta - switch(i, y1, y2, y3))^2, na.rm = TRUE) # 修改此处 }) } # 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") }。发生以下错误：Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'mean'函数选择方法时评估'x'参数出了错: non-conformable arguments 。请对原代码进行修正

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...

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