複雑さと平滑化を一緒に扱う
基底関数の数とスムージングパラメータは相互に作用して、スムーズ関数の「くねりやすさ」を制御します。ここでは、両方を変化させるとモデルの挙動がどう変わるかを確認します。
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
mcycleデータに対して、timesのスムーズ関数としてaccelを用いるGAMを当て、基底関数数を 50、スムージングパラメータを 0.0001 に設定します。- モデルを可視化します。
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 GAM
gam_mod_sk <- ___
#Visualize the model
plot(gam_mod_sk, residuals = TRUE, pch = 1)