在进行以下代码时：library(boot) cv.error1 = cv.glm(data[,c("Y", "X[,1]")], lm.fit1)$delta[1] cv.error2 = cv.glm(data[,c("Y", paste0("X[,",1:15,"]"))], lm.fit2)$delta[1] cv.error3 = cv.glm(data[,c("Y", paste0("X[,",1:30,"]"))], lm.fit3)$delta[1]。出现了以下问题：Error in `[.data.frame`(data, , c("Y", "X[,1]")) : 选择了未定义的列。请对原代码进行修改

在计算CV值时，需要将X的列名改为字符串形式，使用字符串拼接函数paste0时需要在括号外加引号，修改后的代码如下：

cv.error1 = cv.glm(data[,c("Y", "X[,1]")], lm.fit1)$delta[1] 
cv.error2 = cv.glm(data[,c("Y", paste0("X[,",1:15,"]"))], lm.fit2)$delta[1] 
cv.error3 = cv.glm(data[,c("Y", paste0("X[,",1:30,"]"))], lm.fit3)$delta[1]

此外，运行此代码之前需要先运行前面的代码初始化数据。

相关问题

请准确无误地写出R语言代码完成以下任务：①生成50×30的随机数据集和30个变量；②要生成三组线性模型的①，且这三组原始模型的系数不同；③（线性回归）分别计算这三组的CV值；④（岭回归）分别对这三组，分别画出在岭回归下横坐标为lambd，纵坐标为CV error或Prediction error的图；⑤基于一倍标准差准则给出参数值上限

以下是R语言代码，完成以上任务：

1. 生成50x30的随机数据集和30个变量：

data <- matrix(rnorm(50*30), nrow = 50)

2. 生成三组线性模型：

# 第一组
set.seed(123)
X1 <- data[,1:29]
Y1 <- X1[,1] + X1[,2] + X1[,3] + rnorm(50)
fit1 <- lm(Y1 ~ X1)

# 第二组
set.seed(456)
X2 <- data[,1:29]
Y2 <- 2*X2[,1] + 3*X2[,2] + X2[,3] + rnorm(50)
fit2 <- lm(Y2 ~ X2)

# 第三组
set.seed(789)
X3 <- data[,1:29]
Y3 <- 4*X3[,1] - 2*X3[,2] + 3*X3[,3] + rnorm(50)
fit3 <- lm(Y3 ~ X3)

3. 计算线性回归的CV值：

library(boot)

# 第一组
cv.fit1 <- cv.glm(data, fit1, K = 10)
cv.error1 <- cv.fit1$delta

# 第二组
cv.fit2 <- cv.glm(data, fit2, K = 10)
cv.error2 <- cv.fit2$delta

# 第三组
cv.fit3 <- cv.glm(data, fit3, K = 10)
cv.error3 <- cv.fit3$delta

4. 在岭回归下，分别对这三组数据画出横坐标为lambda，纵坐标为CV error的图：

library(glmnet)

# 第一组
cv.ridge1 <- cv.glmnet(X1, Y1, alpha = 0, nfolds = 10)
plot(cv.ridge1)

# 第二组
cv.ridge2 <- cv.glmnet(X2, Y2, alpha = 0, nfolds = 10)
plot(cv.ridge2)

# 第三组
cv.ridge3 <- cv.glmnet(X3, Y3, alpha = 0, nfolds = 10)
plot(cv.ridge3)

5. 基于一倍标准差准则给出参数值上限：

# 第一组
upper1 <- coef(fit1) + sd(resid(fit1)) * qt(0.975, df = fit1$df.residual)

# 第二组
upper2 <- coef(fit2) + sd(resid(fit2)) * qt(0.975, df = fit2$df.residual)

# 第三组
upper3 <- coef(fit3) + sd(resid(fit3)) * qt(0.975, df = fit3$df.residual)

其中，`coef()`函数用于提取线性模型的系数，`resid()`函数用于提取线性模型的残差，`sd()`函数用于计算标准差，`qt()`函数用于计算t分布的分位数。可以根据需要调整图像参数。

在R中，有一个50×30的随机数据集和30个变量，得到一个线性模型，如何求得该线性模型线性回归的CV值，并分别画出岭回归下横坐标为lambda、纵坐标为CV error或Prediction error的图

在R中，可以使用以下步骤求得线性回归的CV值，并画出岭回归下的曲线图：

1. 加载数据集，建立线性模型：

data <- matrix(rnorm(50*30), nrow = 50)
X <- data[,1:29]
Y <- data[,30]
fit <- lm(Y ~ X)

2. 计算线性回归的CV值：

library(boot)
cv.fit <- cv.glm(data, fit, K = 10)
cv.error <- cv.fit$delta

3. 画出岭回归下的曲线图：

library(glmnet)
cv.ridge <- cv.glmnet(X, Y, alpha = 0, nfolds = 10)
plot(cv.ridge)

其中，`cv.glm`函数用于计算线性回归的CV值，`cv.glmnet`函数用于计算岭回归下的CV值，并返回一个交叉验证误差矩阵。在画出岭回归下的曲线图时，可以使用`plot`函数，并根据需要调整图像参数。