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GAM multivariés sur la performance automobile

Les GAM peuvent accepter plusieurs variables de types différents. Dans les exercices suivants, vous utiliserez l'ensemble de données mpg du paquet gamair pour vous exercer à ajuster des modèles de différentes formes.

Cette activité fait partie du cours

Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez les fonctions head() et str() pour examiner l'ensemble de données mpg.
  • Ajustez un GAM à ces données afin de prédire city.mpg comme somme de fonctions lissées de weight, length et price.
  • Utilisez la fonction plot() fournie pour visualiser le modèle.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

library(mgcv)

# Examine the data
___
___

# Fit the model
mod_city <- gam(city.mpg ~ ___, 
                data = mpg, method = "REML")

# Plot the model
plot(mod_city, pages = 1)
Modifier et exécuter le code