基于以下R代码: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),每个线性模型组,均进行交叉验证,并以par(3,2)的规格分别画出每组在进行交叉验证时,基于不同的$\lambda$的线性回归的CV error图和基于不同的$\lambda$的岭回归下的Prediction error图(图中仅需要有一根线平滑地连接每一个点即可,不需要除开最优$\lambda$取值线外的多余线段,所有画图过程用plot实现)
时间: 2024-02-24 19:57:44 浏览: 15
以下是修改后的R代码实现,注意到生成数据时有误,已进行了修改:
```R
library(glmnet)
library(ggplot2)
# 生成50 x 30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)
# 定义交叉验证的lambda序列
lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100)
# 对每组数据进行交叉验证
cv1 <- cv.glmnet(X, y1, lambda = lambda_seq, nfolds = 10)
cv2 <- cv.glmnet(X, y2, lambda = lambda_seq, nfolds = 10)
cv3 <- cv.glmnet(X, y3, lambda = lambda_seq, nfolds = 10)
# 绘制CV error图和Prediction error图
par(mfrow = c(3, 2))
plot(cv1)
plot(cv1, "lambda", main = "Prediction error (Group 1)")
plot(cv2)
plot(cv2, "lambda", main = "Prediction error (Group 2)")
plot(cv3)
plot(cv3, "lambda", main = "Prediction error (Group 3)")
```
与之前的代码实现几乎一致,只是将生成数据的维度从5030改为了50 x 30,同时修改了生成y1的代码。
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