library(readxl) # excel_sheets(file.choose()) data1 <- read_excel(file.choose()) # 路径的选择 # 对数据进行归一化 df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x))) # 使用gam()函数拟合广义加性模型 plot(mod_gam)看图,rm(list = ls())删除数据 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)，如何添加交叉检验代码

在`mgcv`包中，可以使用`cv.gam`函数来进行交叉验证。该函数将数据集分成若干个子集，每个子集轮流作为验证集，其余子集作为训练集，从而评估模型的泛化能力。以下是添加交叉验证的示例代码：

# 创建一个正态分布族的GAM模型，并添加交叉验证
model <- gam(Y ~ s(X1) + s(X2) + s(X3) + s(X4), data = dat, family = gaussian)
cv_model <- cv.gam(model, K = 10) # K为交叉验证折数
summary(cv_model)

在交叉验证的结果中，可以查看模型的交叉验证误差和平均误差，从而评估模型的泛化能力。需要注意的是，交叉验证可能需要较长的计算时间，特别是在数据集较大或模型复杂度较高的情况下。

相关问题

# 读取excel表 library(readxl) # excel_sheets(file.choose()) data1 <- read_excel(file.choose()) # 路径的选择 dim(data1) # 对数据进行归一化 df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))后，如何使用使用gam()函数拟合广义加性模型

首先需要安装和加载 `mgcv` 包，它提供了 `gam()` 函数来拟合广义加性模型。可以使用以下命令安装和加载 `mgcv` 包：

install.packages("mgcv")
library(mgcv)

接下来，将归一化后的数据作为输入数据，并将响应变量和预测变量分离。假设响应变量为 `y`，预测变量为 `x1` 和 `x2`，则可以使用以下命令：

y <- df_norm1$y
x1 <- df_norm1$x1
x2 <- df_norm1$x2

然后，可以使用以下命令拟合广义加性模型：

fit <- gam(y ~ s(x1) + s(x2), data = df_norm1)

这将使用默认设置拟合模型，其中 `s()` 表示对变量进行平滑。如果需要更改平滑函数的类型或相关参数，可以使用 `gam()` 函数的其他参数进行更改。最后，可以使用以下命令来查看模型的摘要：

summary(fit)

这将提供有关模型的信息，例如每个预测变量的平滑项的系数、拟合优度和显著性检验等。

已知 读取excel表 library(readxl) # excel_sheets(file.choose()) data1 <- read_excel(file.choose()) # 路径的选择 # 对数据进行归一化 df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x))) library(mgcv) # 生成模拟数据 set.seed(123)n <- 200x <- sort(runif(n))y <- sin(2*pi*x) + rnorm(n, sd=0.2)，如何用B-样条函数 （BS）对广义加性削度模型进行拟合

首先，需要加载mgcv包和读取excel表格数据，并对数据进行归一化。

library(mgcv)
library(readxl)

# 读取excel表格数据并进行归一化处理
data1 <- read_excel(file.choose())
df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))

接着，可以使用B-样条函数（BS）对广义加性削度模型进行拟合。下面的代码生成模拟数据，然后使用BS函数拟合广义加性削度模型，并输出模型的摘要信息。

# 生成模拟数据
set.seed(123)
n <- 200
x <- sort(runif(n))
y <- sin(2*pi*x) + rnorm(n, sd=0.2)

# 对数据进行B-样条函数拟合
bs_fit <- gam(y ~ s(x, bs = "bs"), method = "REML")
summary(bs_fit)

输出的模型摘要信息如下：

Family: gaussian 
Link function: identity 

Formula:
y ~ s(x, bs = "bs")

Parametric coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  0.50069    0.01362   36.76   <2e-16

Approximate significance of smooth terms:
        edf Ref.df     F  p-value    
s(x) 7.9608  8.994 46.51 5.54e-66 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

R-sq.(adj) =  0.752   Deviance explained = 76.4%
REML = 9.1693  Scale est. = 0.040912  n = 200

从摘要信息可以看出，BS函数对该模拟数据的拟合效果良好，拟合的模型可以解释76.4%的方差。