R语言GAM模型代码
时间: 2024-03-09 15:41:00 浏览: 41
以下是一个R语言中GAM模型的代码示例:
```R
# 加载mgcv包
library(mgcv)
# 构造数据
set.seed(1)
n <- 400
dat <- data.frame(x=runif(n,0,2*pi))
dat$y <- 2*sin(dat$x+0.5) + rnorm(n)
# 拟合GAM模型
gam.mod <- gam(y ~ s(x), data=dat)
# 绘制拟合曲线
plot(dat$x, dat$y)
curve(predict(gam.mod, newdata=data.frame(x=x)), add=TRUE, col="red")
```
在上述代码中,我们首先加载了mgcv包,然后构造了一个数据集dat,其中x是自变量,y是因变量。接着,我们使用gam()函数拟合了一个GAM模型,其中s(x)表示对x进行平滑处理。最后,我们使用plot()函数绘制了原始数据的散点图,并使用curve()函数绘制了拟合曲线。
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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:
```R
# 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。
R语言关于分布滞后非线性模型代码
以下是R语言中关于分布滞后非线性模型的代码示例:
```R
# 加载所需的包
library(DLNM)
# 读取数据
data("nino")
# 构建基础函数
basis.temp <- crossbasis(nino$temp, lag = 20, argvar = list(k = 5), season = "harmonic", season.arg = list(2, 12))
# 构建模型
model <- gam(nino$y ~ basis.temp + s(nino$time, bs = "cr", k = 100), data = nino)
# 模型预测
pred <- predict(model, type = "response")
# 输出结果
summary(model)
plot(nino$time, nino$y, type = "l", xlab = "Time", ylab = "Response")
lines(nino$time, pred, col = "red")
```
上述代码中,我们首先加载了DLNM包,然后读取了nino数据集。接着,我们使用crossbasis函数构建了基础函数,其中包括了温度的滞后效应。然后,我们使用gam函数构建了分布滞后非线性模型,并使用predict函数对模型进行预测。最后,我们使用summary函数输出了模型的摘要信息,并使用plot函数将原始数据和预测结果可视化。