1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Supervised Learning in R: Regression
Connected

Cvičení

Modelování růstu sójových bobů pomocí GAM

V tomto cvičení budeš modelovat průměrnou hmotnost listu na rostlině sójových bobů jako funkci času (od výsevu). Jak uvidíš, sójová rostlina neroste rovnoměrně – prochází „růstovým výbuchem", který se postupně zpomaluje. Hmotnost listu proto není dobře popsatelná lineárním modelem.

Připomeň si, že proměnnou, kterou chceš modelovat nelineárně, označíš ve vzorci pomocí funkce s() (docs):

y ~ s(x)

Také nezapomeň, že gam() (docs) z balíčku mgcv má toto volací rozhraní:

gam(formula, family, data)

Pro standardní regresi použij family = gaussian (výchozí hodnota).

Trénovací data soybean_train jsou předem načtená. Obsahují dva sloupce: výstupní proměnnou weight a proměnnou Time. Pro srovnání je již načten i lineární model model.lin, který byl natrénován pomocí vzorce weight ~ Time.

Pokyny 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

Doplň chybějící části kódu a vykresli weight v závislosti na Time (osa x: Time). Vypadá tento vztah lineárně?