モデル診断で問題を修正する
gam.check() の結果に基づいてモデルを更新し、性能を改善できます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶGeneralized Additive Models (GAMs) による非線形モデリング
演習の手順
modに対してモデル診断を実行します。- 診断結果に基づき、失敗したスムースの基底関数の数（
k）を変更して、モデルをmod2として再フィットします。 - 問題が解消されたことを確認するため、
mod2に対してもモデル診断を実行します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
library(mgcv)
# Fit the model
mod <- gam(y ~ s(x0, k = 3) + s(x1, k = 3) + s(x2, k = 3) + s(x3, k = 3),
data = dat, method = "REML")
# Check the diagnostics
___
# Refit to fix issues
mod2 <- gam(y ~ s(x0, k = ___) + s(x1, k = ___) + s(x2, k = ___) + s(x3, k = ___),
data = dat, method = "REML")
# Check the new model
___