在R中做含有哑变量的gam模型并可视化
时间: 2023-02-25 19:49:49 浏览: 53
R中建立包含哑变量的gam模型需要使用mgcv包。下面是一个例子:
```
library(mgcv)
set.seed(1)
# 生成模拟数据
n <- 100
x1 <- rnorm(n)
x2 <- rnorm(n)
y <- x1 + x2 + rnorm(n)
# 创建哑变量
dummy <- as.factor(sample(1:3, n, replace = TRUE))
# 将哑变量与解释变量一起作为输入
X <- data.frame(x1, x2, dummy)
# 拟合gam模型
fit <- gam(y ~ s(x1) + s(x2) + s(x1, by = dummy), data = X)
# 可视化模型
plot(fit)
```
上面的代码将x1、x2作为解释变量,并将dummy作为哑变量。s函数是mgcv包中的一种平滑函数,这里是使用它来拟合gam模型。最后,使用plot函数可以可视化模型。
相关问题
r语言gam模型预测结果怎么看
R语言中的gam模型(广义加性模型)可以用于进行非线性回归分析。它适用于自变量与因变量之间存在复杂的非线性关系的情况。在进行预测时,我们可以通过以下几个步骤来解释和理解gam模型的预测结果:
1. 首先,我们需要加载并训练gam模型。使用gam函数创建模型并使用训练数据进行拟合,通过选择合适的函数形式和光滑项来建立模型。
2. 完成模型训练后,我们可以使用predict函数对新数据进行预测。预测结果一般是连续的数值。
3. 在观察预测结果时,重要的一点是检查预测的准确性。我们可以计算预测值与实际值之间的残差,进而评估模型的拟合效果。
4. 此外,我们还可以绘制预测结果的图表,例如绘制模型拟合曲线和实际数据的散点图,以便直观地观察预测效果。可以使用ggplot2等包来进行数据可视化。
5. 如果需要比较不同模型的预测效果,可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能。通过比较不同模型的预测误差,我们可以选择最佳模型。
6. 最后,理解模型背后的统计学概念和模型参数也对解释预测结果有帮助。对于具体模型的解释,建议参考gam模型的文献和相关资料。
综上所述,观察和理解R语言中的gam模型预测结果可以通过评估预测准确性、绘制图表、比较模型效果等方式进行。通过这些方法,我们可以更好地理解模型的性能和预测结果,并作出进一步的分析和决策。
以以R中自带的ChicagoNMMAPS数据集为例,在r中用gam函数建立广义相加模型时,如何确定参数项及非参数平滑项
在R中使用gam函数建立广义相加模型时,需要确定以下参数项:
- formula:指定响应变量和预测变量的关系式,形如y ~ s(x1) + s(x2) + x3,其中y为响应变量,x1和x2为需要进行非参数平滑的预测变量,x3为需要进行参数拟合的预测变量。
- data:数据集,包含响应变量和所有预测变量。
- family:响应变量的分布类型,可以是高斯、二项式等。
- method:指定模型拟合的优化算法,默认为GCV,也可以选择REML等。
在确定参数项后,需要决定哪些预测变量需要进行非参数平滑。通常可以通过可视化探索来确定非参数平滑的变量。以ChicagoNMMAPS数据集为例,可以使用ggplot2包中的ggplot函数进行可视化探索。例如,以下代码可以绘制pm25与时间的散点图:
```
library(ggplot2)
ggplot(ChicagoNMMAPS, aes(x=time, y=pm25)) + geom_point()
```
根据图形可以发现,pm25与时间之间的关系不是线性的,可以考虑对时间进行非参数平滑。可以使用以下代码建立广义相加模型:
```
library(mgcv)
model <- gam(pm25 ~ s(time) + temperature + humidity, data=ChicagoNMMAPS, family=gaussian())
summary(model)
```
其中,s(time)表示对时间进行非参数平滑,temperature和humidity为需要进行参数拟合的预测变量。使用summary函数可以查看模型的拟合结果,包括每个变量的系数、平滑项的平滑系数等等。