r语言进行交叉验证 要求: (1)50*30,30个变量 (2)原始模型为线性 (3)给出三组不同的原始模型系数 (4)计算出CV值 (5)画出cv.error 和prediction.error两图 (6)基于一倍标准差准则给出参数值上限
时间: 2024-01-03 18:02:57 浏览: 23
好的,我可以为您提供一个基于您的要求的R代码示例,来进行交叉验证和参数上限计算。请参考以下代码:
```r
# 生成50*30的随机数据集
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(50 * 30), nrow = 50)
# 将数据集拆分为训练集和测试集
train.index <- sample(1:nrow(data), size = 40)
train <- data[train.index, ]
test <- data[-train.index, ]
# 创建交叉验证控制对象
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 10)
# 定义三个不同的线性回归模型系数
coef1 <- c(1, 2, rep(0, 28))
coef2 <- c(1, 0, 3, rep(0, 27))
coef3 <- c(1, -1, rep(0, 28))
# 计算三个线性回归模型的CV值
library(caret)
model1 <- train(train[, -1], train[, 1], method = "lm", trControl = ctrl, tuneGrid = data.frame(intercept = coef1[1], beta = coef1[-1]))
model2 <- train(train[, -1], train[, 1], method = "lm", trControl = ctrl, tuneGrid = data.frame(intercept = coef2[1], beta = coef2[-1]))
model3 <- train(train[, -1], train[, 1], method = "lm", trControl = ctrl, tuneGrid = data.frame(intercept = coef3[1], beta = coef3[-1]))
# 计算cv.error和prediction.error
cv.error <- c(mean(model1$results$RMSE), mean(model2$results$RMSE), mean(model3$results$RMSE))
prediction1 <- predict(model1, newdata = test[, -1])
prediction2 <- predict(model2, newdata = test[, -1])
prediction3 <- predict(model3, newdata = test[, -1])
prediction.error <- c(sqrt(mean((prediction1 - test[, 1])^2)), sqrt(mean((prediction2 - test[, 1])^2)), sqrt(mean((prediction3 - test[, 1])^2)))
# 画出cv.error和prediction.error图
plot(cv.error, type = "b", main = "CV Error")
plot(prediction.error, type = "b", main = "Prediction Error")
# 计算参数值上限
coef.sd <- apply(data[, -1], 2, sd) # 计算每个变量的标准差
coef.upper1 <- coef1 + coef.sd * 1 # 基于一倍标准差准则计算参数值上限
coef.upper2 <- coef2 + coef.sd * 1
coef.upper3 <- coef3 + coef.sd * 1
```
在上面的代码中,我们首先生成了一个50*30的随机数据集,然后将其拆分为训练集和测试集。接下来,我们使用trainControl()函数创建了一个交叉验证控制对象,并定义了三个不同的线性回归模型系数。然后,我们使用train()函数拟合了三个线性回归模型,并计算了CV误差和预测误差。最后,我们使用apply()函数计算每个变量的标准差,并基于一倍标准差准则计算了参数值的上限。
希望这个示例代码可以帮助您进行交叉验证和参数值上限计算。