model <- gam(Y ~ s(X1)+s(X2)+s(X3)+s(X4), data = dat, family = gaussian) summary(model) cv_model <- cv.gam(model, K = 10) # K为交叉验证折数 summary(cv_model) # 预测值 library(ggeffects) pred <- ggpredict(model, terms = c("X1", "X2", "X3", "X4")) # 图像处理 # 绘制GAM图，可以使用ggplot2包： merged_list <- Reduce(function(x, y) c(x, y), list("X1", "X2", "X3", "X4")) gg.gam <- ggplot(pred, aes(x = x, y = predicted, color = predicted)) + geom_point(size = 3) + labs(x = "Predictor", y = "Output") + ggtitle("Output vs Predictor") + xlab("Predictor") + ylab("Output") + scale_color_gradient(low = "blue", high = "red", name = "Output") print(gg.gam)解释下x = "Predictor", y = "Output"之间的关系

在这段代码中，x代表模型中的自变量，包括X1、X2、X3和X4，而y代表模型的因变量Y的预测值。在绘制GAM图时，我们希望展示模型预测值与自变量之间的关系，因此将自变量作为x轴，预测值作为y轴。通过这种方式，我们可以观察到自变量与因变量之间的非线性关系。图中的颜色表示输出值的大小，越红代表输出值越大，越蓝代表输出值越小。通过这个图，我们可以更加直观地理解模型中自变量与因变量之间的关系。