# 加载包 library(mgcv) require(smooth) # 平滑度数据处理 library(ggpubr) # ggpubr是一个基于ggplot2的R包,用于美化ggplot2绘图输出 library(ggplot2) # 绘图 # 第二导入数据 # 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))) # 对数据进行B-样条函数拟合 # 创建一个正态分布族的GAM模型 model <- gam(Y ~ s(X1, k = 5, sp = 0.5) + s(X2, k = 5, sp = 0.3) + s(X3, k = 5, sp = 0.2) + s(X4, k = 5, sp = 0.4) + s(X5, k = 5, sp = 0.3) + s(X6, k = 5, sp = 0.2) + s(X7, k = 5, sp = 0.4), data = dat, family = gaussian) summary(model)用交叉检验法进行补充
时间: 2023-12-16 12:03:27 浏览: 57
感谢您的问题,我已经理解了。您的问题是如何使用交叉检验法进行补充。在GAM模型中,我们可以使用交叉验证来评估模型的性能和减少过度拟合的可能性。
一种常见的交叉验证方法是k折交叉验证。它将数据集分为k个相等的部分。在每个折叠中,我们使用k-1个部分来训练模型,然后使用留下的部分进行测试。这个过程会重复k次,每次使用不同的折叠作为测试集。在每个迭代中,我们计算模型的性能指标,并将它们平均作为最终性能指标。
在R语言中,我们可以使用交叉验证函数cv.gam()来执行交叉验证。以下是一个示例代码,展示如何使用cv.gam()函数进行交叉验证:
# 创建一个正态分布族的GAM模型
model <- gam(Y ~ s(X1, k = 5, sp = 0.5) + s(X2, k = 5, sp = 0.3) + s(X3, k = 5, sp = 0.2) +
s(X4, k = 5, sp = 0.4) + s(X5, k = 5, sp = 0.3) + s(X6, k = 5, sp = 0.2) + s(X7, k = 5, sp = 0.4),
data = dat, family = gaussian)
# 使用交叉验证函数cv.gam()进行交叉验证
cv <- cv.gam(model, K = 10)
# 输出交叉验证的结果
print(cv)
在这个示例代码中,我们使用10折交叉验证来评估模型的性能。cv.gam()函数可以返回一个列表,包含每个折叠的性能指标和平均性能指标。您可以使用这些指标来评估您的模型并进行调整,以达到更好的性能。
相关问题
为什么Rstudio显示mgcv包中没有smooth.2d()函数
可能是因为您的R版本或mgcv包版本不兼容,或者没有正确安装mgcv包。您可以尝试更新R和mgcv包,或者尝试重新安装mgcv包并加载它,然后再次检查是否可以找到smooth.2d()函数。如果问题仍然存在,您可以尝试在RStudio的控制台中输入以下命令:library(mgcv)来加载mgcv包,然后尝试调用smooth.2d()函数。
单独写一个用r语言mgcv函数,写一个cv.gam
好的,下面是一个使用 `mgcv` 包中的 `cv.gam()` 函数进行交叉验证的示例:
```
library(mgcv)
# 构造数据
set.seed(123)
n <- 100
dat <- data.frame(
X1 = runif(n, 0, 1),
X2 = runif(n, 0, 1),
X3 = runif(n, 0, 1),
X4 = runif(n, 0, 1),
X5 = runif(n, 0, 1),
X6 = runif(n, 0, 1),
X7 = runif(n, 0, 1),
Y = rnorm(n)
)
# 构建 GAM 模型
model <- gam(Y ~ s(X1) + s(X2) + s(X3) + s(X4) + s(X5) + s(X6) + s(X7), data = dat)
# 交叉验证
cv <- cv.gam(model, K = 10)
# 输出交叉验证结果
cv
```
在这个示例中,首先使用 `data.frame()` 函数构造了一个包含 7 个自变量和一个因变量的数据框 `dat`。然后使用 `gam()` 函数建立了一个 GAM 模型 `model`,其中自变量使用了样条函数。最后使用 `cv.gam()` 函数对模型进行了 10 折交叉验证,并将结果存储在变量 `cv` 中。最后输出 `cv` 变量可以看到交叉验证的结果。
需要注意的是,在 `cv.gam()` 函数中,第一个参数应该是 `gam` 模型对象,而不是公式对象。另外,在调用 `cv.gam()` 函数之前,需要确保已经加载了 `mgcv` 包。
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