Modéliser la croissance du soya avec un GAM
Dans cet exercice, vous allez modéliser le poids moyen des feuilles d'un plant de soya en fonction du temps (après le semis). Comme vous le verrez, le plant de soya ne croît pas à un rythme constant : il connaît plutôt une « poussée de croissance » qui finit par s'atténuer. Ainsi, un modèle linéaire ne décrit pas bien le poids des feuilles.
Rappelez-vous que vous pouvez désigner quelle variable vous souhaitez modéliser de façon non linéaire dans une formule avec la fonction s() (docs) :
y ~ s(x)
Souvenez-vous aussi que gam() (docs) du paquet mgcv utilise l'interface d'appel suivante :
gam(formula, family, data)
Pour une régression standard, utilisez family = gaussian (valeur par défaut).
Les données d'entraînement sur le soya, soybean_train, ont été préchargées. Elles contiennent deux colonnes : la réponse weight et la variable Time. À titre de comparaison, le modèle linéaire model.lin, ajusté avec la formule weight ~ Time, a aussi été chargé.
Cette activité fait partie du cours
Apprentissage supervisé en R : régression
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# soybean_train is available
summary(soybean_train)
# Plot weight vs Time (Time on x axis)
ggplot(soybean_train, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point()