广义相加模型r语言代码

广义相加模型是一种常用的线性回归模型，可以用于预测连续型因变量。下面给出在R语言中实现广义相加模型的代码：

# 导入必要的包
library(gam)

# 创建训练数据集和测试数据集
train <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 4, 5), x2 = c(2, 4, 6, 8, 10), y = c(3, 6, 9, 12, 15))
test <- data.frame(x1 = c(6, 7, 8), x2 = c(12, 14, 16))

# 构建广义相加模型
model <- gam(y ~ s(x1) + s(x2), data = train)

# 预测测试数据集的结果
predicted <- predict(model, newdata = test)

# 输出预测结果
print(predicted)

上述代码中，首先通过`library(gam)`导入`gam`包，该包提供了广义相加模型的相关函数。接着创建了训练数据集和测试数据集，数据集中的自变量`x1`和`x2`分别表示输入特征1和2，因变量`y`表示对应的输出。

然后，使用`gam`函数构建广义相加模型，其中使用了`s(x1)`和`s(x2)`表示对`x1`和`x2`进行光滑化处理。

最后，使用`predict`函数对测试数据集进行预测，将结果保存在`predicted`中，并通过`print`函数输出预测结果。

需要注意的是，以上只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要对数据进行更详细的处理和调参。同时需要注意数据集的拆分和评估模型的性能等步骤。