Usar parámetros de suavizado para evitar el sobreajuste

El parámetro de suavizado equilibra la verosimilitud y la ondulación para optimizar el ajuste del modelo. Aquí, examinarás parámetros de suavizado y ajustarás modelos con distintos parámetros de suavizado fijos.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelado no lineal con Generalized Additive Models (GAMs) en R

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

Consulta el valor del parámetro de suavizado (\(\lambda\)) del modelo gam_mod proporcionado extrayendo el valor sp del modelo.
Ajusta dos modelos a los datos mcycle con accel como función suave de times y un parámetro de suavizado de:
- 0.1
- 0.0001
Visualiza ambos modelos.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

library(mgcv)
# Extract the smoothing parameter
gam_mod <- gam(accel ~ s(times), data = mcycle, method = "REML")
___

# Fix the smoothing parameter at 0.1
gam_mod_s1 <- gam(accel ~ s(times), data = mcycle, sp = ___)

# Fix the smoothing parameter at 0.0001
gam_mod_s2 <- gam(___)

# Plot both models
par(mfrow = c(2, 1))
plot(gam_mod_s1, residuals = TRUE, pch = 1)
plot(gam_mod_s2, residuals = TRUE, pch = 1)

Editar y ejecutar código