Использование параметров сглаживания для предотвращения переобучения

Параметр сглаживания обеспечивает баланс между правдоподобием и степенью гибкости кривой, оптимизируя качество подгонки модели. В этом упражнении вы изучите параметры сглаживания и построите модели с различными фиксированными значениями этого параметра.

Это упражнение является частью курса

Нелинейное моделирование с помощью обобщённых аддитивных моделей (GAM) в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Посмотрите значение параметра сглаживания (\(\lambda\)) модели gam_mod, извлекав значение sp из модели.
Подгоните две модели к данным mcycle, задав accel как гладкую функцию от times со следующими значениями параметра сглаживания:
- 0,1
- 0,0001
Визуализируйте обе модели.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

library(mgcv)
# Extract the smoothing parameter
gam_mod <- gam(accel ~ s(times), data = mcycle, method = "REML")
___

# Fix the smoothing parameter at 0.1
gam_mod_s1 <- gam(accel ~ s(times), data = mcycle, sp = ___)

# Fix the smoothing parameter at 0.0001
gam_mod_s2 <- gam(___)

# Plot both models
par(mfrow = c(2, 1))
plot(gam_mod_s1, residuals = TRUE, pch = 1)
plot(gam_mod_s2, residuals = TRUE, pch = 1)

Редактировать и запускать код