errors = rep(0, 100) for (i in 1:100) { ridge.pred = predict(ridge.mod, s = grid[i], newx = x.test) errors[i] = mean((ridge.pred - y.test)^2) } 代码解释

这段代码是在进行岭回归模型的预测，并计算预测误差。其中，rep(0, 100)表示生成一个长度为100的全0向量，for循环中的语句是对每个grid[i]进行岭回归模型的预测，并计算预测误差，最终将误差存储在errors向量中。