Aan de slagGa gratis aan de slag

Multivariate GAM's voor autoperformance

GAM's kunnen meerdere variabelen van verschillende types aan. In de volgende oefeningen werk je met de mpg-gegevensset uit het gamair-pakket om te oefenen met het fitten van modellen in verschillende vormen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Niet-lineaire modellering met Generalized Additive Models (GAM's) in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Gebruik de functies head() en str() om de gegevensset mpg te bekijken.
  • Fit een GAM op deze data om city.mpg te voorspellen als de som van gladde functies van weight, length en price.
  • Gebruik de meegeleverde functie plot() om het model te visualiseren.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

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)
Code bewerken en uitvoeren