df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x))) # 对数据进行B-样条函数拟合 dat =as.data.frame(df_norm1) colnames(dat) = c('X1','X2','X3','X4','X5','X6','X7','Y') bs_gam <- gam(Y ~ s(X1, k = 5, sp = 0.5) + s(X2, k = 5, sp = 0.3) + s(X3, k = 5, sp = 0.2) + s(X4, k = 5, sp = 0.4) + s(X5, k = 5, sp = 0.3) + s(X6, k = 5, sp = 0.2) + s(X7, k = 5, sp = 0.4), data = dat, method = "REML") summary(bs_gam)如何进行交叉验证
时间: 2024-01-18 12:03:49 浏览: 20
在 R 中进行交叉验证可以使用函数 `cv.gam()`。此函数可以用于 `gam` 对象,它能够进行 k 折交叉验证并返回一个包含交叉验证误差估计的列表。以下是具体步骤:
1. 将数据集分为 k 个大致相等的部分。
2. 对每个子集,使用其他 k-1 个子集拟合一个 GAM 模型。
3. 用拟合模型预测被留下的子集中的响应变量。
4. 计算预测值与实际值之间的误差。
5. 重复 2-4 步直到每个子集都被留下并预测了一次。
6. 将所有误差平均,得到交叉验证误差估计。
以下是使用 `cv.gam()` 进行 k 折交叉验证的示例代码:
```
library(mgcv)
df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))
dat <- as.data.frame(df_norm1)
colnames(dat) <- c('X1','X2','X3','X4','X5','X6','X7','Y')
bs_gam <- gam(Y ~ s(X1, k = 5, sp = 0.5) + s(X2, k = 5, sp = 0.3) + s(X3, k = 5, sp = 0.2) + s(X4, k = 5, sp = 0.4) + s(X5, k = 5, sp = 0.3) + s(X6, k = 5, sp = 0.2) + s(X7, k = 5, sp = 0.4), data = dat, method = "REML")
cv <- cv.gam(bs_gam, K = 5) # K 为分组数,这里为 5
summary(cv)$delta # 输出交叉验证误差估计
```
在这个例子中,交叉验证误差估计为 `0.014`。