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GAMでダイズの成長をモデリングする

この演習では、ダイズ(soybean)における平均葉重を、(植え付け後の)時間の関数としてモデリングします。 ご覧のとおり、ダイズは一定の速度で成長するのではなく、「成長スパート」を経て徐々に伸びが鈍化します。したがって、葉重は線形モデルではうまく表現できません。

数式(formula)内で、どの変数を非線形にモデリングするかは、s()docs)関数で指定できます。

y ~ s(x)

また、パッケージmgcvgam()docs)の呼び出しは次のとおりです。

gam(formula, family, data)

通常の回帰では、family = gaussian(デフォルト)を使用します。

ダイズの学習用データsoybean_trainはあらかじめ読み込まれています。2つの列、目的変数weightと変数Timeを含みます。比較のため、数式weight ~ Timeで当てはめた線形モデルmodel.linもすでに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

R による Supervised Learning:回帰

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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。

# soybean_train is available
summary(soybean_train)

# Plot weight vs Time (Time on x axis)
ggplot(soybean_train, aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_point() 
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