单独写一个用r语言mgcv函数,写一个cv.gam
时间: 2024-03-22 08:37:50 浏览: 16
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。