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मोटरसाइकिल मॉडल की जटिलता सेट करना

किसी स्मूद में बेसिस फंक्शनों की संख्या का मॉडल के आकारों पर बड़ा असर पड़ता है। यहाँ, आप मॉडल में बेसिस फंक्शनों की संख्या बदलने और परिणामों की जाँच करने का अभ्यास करेंगे।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

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

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • mcycle डेटा पर 3 बेसिस फंक्शनों वाला एक GAM फिट करें, जहाँ accel, times का स्मूद फंक्शन हो।
  • वही GAM दोबारा फिट करें, लेकिन इस बार 20 बेसिस फंक्शन रखें।
  • दोनों मॉडलों को विज़ुअलाइज़ करने के लिए दिए गए plot() फंक्शनों का उपयोग करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

library(mgcv)

# Fit a GAM with 3 basis functions
gam_mod_k3 <- gam(accel ~ s(times, k = ___), data = mcycle)

# Fit with 20 basis functions
gam_mod_k20 <- gam(___)

# Visualize the GAMs
par(mfrow = c(1, 2))
plot(gam_mod_k3, residuals = TRUE, pch = 1)
plot(gam_mod_k20, residuals = TRUE, pch = 1)
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