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)
时间: 2024-01-22 13:02:37 浏览: 44
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。
相关问题
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。
X = as.data.frame(X) colnames(X) = c('X1','X2','X3','X4') yhat = predict.gam(mod_gam, nwedata = X) mean((Y - yhat)^2)
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。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)