在运行以下R代码时:# 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(cv1$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(cv2$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(cv3$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。发生以下问题:Error in `geom_line()`: ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in `FUN()`: ! object 'cvm' not found Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.。请对原代码进行修正

时间: 2023-12-12 14:06:01 浏览: 59
这个问题的原因是在绘制交叉验证误差图和预测误差图时,R无法找到`cvm`变量。可能是因为没有正确地定义`cv1$glmnet.fit$cvm`,`cv2$glmnet.fit$cvm`和`cv3$glmnet.fit$cvm`。 修正代码如下: ```R # 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv2$glmnet.fit$lambda, cvm = cv2$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv3$glmnet.fit$lambda, cvm = cv3$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model") ``` 在修正后的代码中,我们将`cv1$glmnet.fit$cvm`、`cv2$glmnet.fit$cvm`和`cv3$glmnet.fit$cvm`变量放到了绘图数据框中,并且使用了正确的变量名`lambda`和`cvm`。同时,我们还将横坐标改为了对数坐标,以更好地显示不同的正则化参数对模型的影响。
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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 y = X1 + 2X2 + 3X3 + e, y = X11 + 2X22 + 3X33 + e, y = X21 + 2X22 + 3X23 + e 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) # 线性回归中分别计算三组的CV值 cv1 <- cv.glmnet(X, y1, alpha = 0) cv2 <- cv.glmnet(X, y2, alpha = 0) cv3 <- cv.glmnet(X, y3, alpha = 0) # 岭回归中计算三组的CV值并画图 ridge1 <- glmnet(X, y1, alpha = 0) ridge2 <- glmnet(X, y2, alpha = 0) ridge3 <- glmnet(X, y3, alpha = 0) # 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv2$glmnet.fit$lambda, cvm = cv2$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv3$glmnet.fit$lambda, cvm = cv3$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。问题出现在第一组交叉验证误差图的代码中,具体是在 data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm) 这一行。可以看到,cv1$glmnet.fit$cvm 的值为空。所以请对原代码进行修正

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$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((switch(i, y1, y2, y3) - pred)^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot plot(log10(lambda_seq), pred_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") }。发生了以下错误: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 arrays。请对原代码进行修正

在运行以下R代码时:# 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv2$glmnet.fit$lambda, cvm = cv2$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv3$glmnet.fit$lambda, cvm = cv3$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。发生以下错误:Error in data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm) : 参数值意味着不同的行数: 100, 0。请对原代码进行修正

参考以下两段代码代码:第一段:# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error第二段:library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。写出R代码完成以下任务:①建立50×30的随机数据和30个变量;②生成三组不同系数的①线性模型;③(线性回归中)分别计算这三组的CV值;④(岭回归中)分别画出这三组的两张图,两张图均以lambd为横坐标,一张图以CV error为纵坐标,一张图以Prediction error为纵坐标,两张图同分开在Plots位置,而且三组一组画完,再画另一组

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weixin073智慧旅游平台开发微信小程序+ssm后端毕业源码案例设计 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。

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