X = as.data.frame(X) colnames(X) = c('X1','X2','X3','X4') yhat = predict.gam(mod_gam, nwedata = X) mean((Y - yhat)^2)
时间: 2024-01-23 17:01:56 浏览: 94
这段代码的作用是将数据框 X 的列名改为 'X1','X2','X3','X4',然后使用 GAM 模型 mod_gam 对数据框 X 进行预测,并计算预测值 yhat 与真实值 Y 的平均平方误差。
具体解释如下:
- 第一行代码将对象 X 转换为数据框。
- 第二行代码将数据框 X 的列名改为 'X1','X2','X3','X4'。
- 第三行代码使用 GAM 模型 mod_gam 对数据框 X 进行预测,得到预测值 yhat。
- 第四行代码计算预测值 yhat 与真实值 Y 的平均平方误差。
需要注意的是,这段代码的执行前提是已经定义了 GAM 模型 mod_gam 和真实值 Y,且数据框 X 的列数与 mod_gam 模型的自变量个数相同。
相关问题
X = data.iloc[:,1:-1] Y = data.iloc[:,-1] colnames = X.columns
这段代码是从一个名为`data`的数据框中提取特征矩阵`X`和目标向量`Y`,并获取特征矩阵的列名。
`data.iloc[:,1:-1]`表示从`data`数据框中提取所有行的从第2列到倒数第2列的数据,即特征矩阵`X`。这里使用了`.iloc`方法来按位置索引选取数据。
`data.iloc[:,-1]`表示从`data`数据框中提取所有行的最后一列数据,即目标向量`Y`。
`X.columns`表示获取特征矩阵`X`的列名,并将结果赋值给变量`colnames`。
请注意,这段代码是基于pandas库进行数据处理的,所以需要导入pandas库并确保数据的正确导入和处理。
dat =as.data.frame(data1) 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)
这段代码使用了R语言中的mgcv包,将data1数据框转换为dat数据框,并给每个变量命名。然后,使用gam函数拟合了一个基于平滑项的广义可加模型(Generalized Additive Model, GAM),其中响应变量Y与四个自变量X1、X2、X3、X4之间的关系都用平滑项来拟合。最后,使用summary函数输出了模型的统计结果,包括每个平滑项的edf、F值和p值,以及模型的R-squared(adj)和Deviance explained等评估指标。