对时间序列数据进行广义加性模型建模

广义加性模型（GAM）是一种用于回归分析的灵活工具，可以对时间序列数据进行建模。GAM将因变量作为一系列的预测变量（也称为“特征”）的函数，这些预测变量可以是连续的、分类型的或混合的。GAM允许将非线性和交互效应包括在内，从而允许更好地拟合实际数据。建立时间序列GAM的方法包括使用平滑项（例如，样条）来建模时间趋势，以及使用时间滞后项来建模自回归和移动平均结构。