dat =as.data.frame(df_norm1) colnames(dat) = c('X1','X2','X3','X4','Y') mod_gam <- gam(Y ~ s(X1)+s(X2)+s(X3)+s(X4),data=dat) summary(mod_gam)如何将代码改为非线性回归模型输出

你可以使用`s()`函数来定义平滑项的类型，从而得到非线性回归模型的输出结果。下面是修改后的代码：

dat <- as.data.frame(df_norm1)
colnames(dat) <- c('X1', 'X2', 'X3', 'X4', 'Y')
mod_gam <- gam(Y ~ s(X1) + s(X2) + s(X3) + s(X4), data = dat)
summary(mod_gam)

在这个代码中，我们使用`s()`函数来定义平滑项，从而得到非线性回归模型的输出结果。每个`s()`函数包含一个自变量，它会被拟合为一个非线性函数。这里我们使用了四个`s()`函数，分别对应了四个自变量`X1`、`X2`、`X3`和`X4`。输出结果将包含每个自变量的平滑项系数，以及整体拟合的R-squared值等信息。