ऑटो परफॉर्मेंस में अनिश्चितता का विज़ुअलाइज़ेशन
कॉन्फिडेंस इंटरवल मॉडल फिट के लिए बहुत महत्वपूर्ण विज़ुअल संकेतक हैं. यहाँ आप कॉन्फिडेंस इंटरवल की उपस्थिति बदलने और पार्टियल इफेक्ट प्लॉट्स के स्केल को ट्रांसफॉर्म करने का अभ्यास करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग
अभ्यास निर्देश
mpgडेटा का उपयोग करने वाले मॉडल (mod) को प्लॉट करें, जिसमें केवलweightका पार्टियल इफेक्ट दिखे. कॉन्फिडेंस इंटरवल को शेडेड बनाइए और उसका रंग"hotpink"रखिए.weightके पार्टियल इफेक्ट का एक और प्लॉट बनाइए, इस बारshiftआर्गुमेंट का उपयोग करके स्केल को इंटरसेप्ट के मान से शिफ्ट कीजिए, औरseWithMeanआर्गुमेंट के जरिए मॉडल इंटरसेप्ट की अनिश्चितता भी शामिल कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
library(mgcv)
# Fit the model
mod <- gam(hw.mpg ~ s(weight) + s(rpm) + s(price) + comp.ratio,
data = mpg, method = "REML")
# Plot the weight effect with colored shading
plot(mod, select = 1, ___)
# Make another plot adding the intercept value and uncertainty
plot(mod, select = 1, ___)