GAM-uri multivariate pentru performanța auto

GAM-urile pot accepta mai multe variabile de tipuri diferite. În exercițiile următoare, vei lucra cu setul de date mpg din pachetul gamair pentru a exersa ajustarea modelelor de diferite forme.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelare neliniară cu Generalized Additive Models (GAMs) în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește funcțiile head() și str() pentru a examina setul de date mpg.
Ajustează un GAM pe aceste date pentru a prezice city.mpg ca sumă de funcții de netezire aplicate variabilelor weight, length și price.
Folosește funcția plot() furnizată pentru a vizualiza modelul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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)

Editează și rulează codul