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ऑटो परफॉर्मेंस के मल्टीवेरिएट GAMs

GAMs अलग-अलग प्रकार के कई वैरिएबल स्वीकार कर सकते हैं. अगले अभ्यासों में, आप gamair पैकेज में उपलब्ध mpg डेटासेट के साथ काम करेंगे ताकि अलग-अलग रूपों के मॉडल फिट करने का अभ्यास कर सकें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • mpg डेटा सेट की जाँच करने के लिए head() और str() फंक्शनों का उपयोग करें.
  • इन डेटा पर एक GAM फिट करें ताकि city.mpg को weight, length, और price के स्मूद फंक्शनों के योग के रूप में प्रेडिक्ट किया जा सके.
  • मॉडल को विज़ुअलाइज़ करने के लिए दिए गए plot() फंक्शन का उपयोग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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)
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