Corriger les problèmes à l'aide des diagnostics du modèle
Vous pouvez utiliser gam.check() pour améliorer les modèles en les mettant à jour selon ses résultats.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R
Instructions de l’exercice
- Exécutez les diagnostics du modèle sur
mod. - Selon les diagnostics, ajustez de nouveau le modèle sous le nom
mod2, en modifiant le nombre de fonctions de base (k) pour les lissages en échec. - Exécutez les diagnostics du modèle sur
mod2pour confirmer que le problème est réglé.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
library(mgcv)
# Fit the model
mod <- gam(y ~ s(x0, k = 3) + s(x1, k = 3) + s(x2, k = 3) + s(x3, k = 3),
data = dat, method = "REML")
# Check the diagnostics
___
# Refit to fix issues
mod2 <- gam(y ~ s(x0, k = ___) + s(x1, k = ___) + s(x2, k = ___) + s(x3, k = ___),
data = dat, method = "REML")
# Check the new model
___