Моделирование роста сои с помощью GAM
В этом упражнении вы смоделируете среднюю массу листа растения сои как функцию времени (после посева). Как вы увидите, растение сои растёт неравномерно: у него есть период интенсивного роста, который со временем замедляется. Поэтому масса листа плохо описывается линейной моделью.
Напомним, что в формуле можно указать переменную, которую нужно моделировать нелинейно, с помощью функции s() (документация):
y ~ s(x)
Также помните, что функция gam() (документация) из пакета mgcv вызывается следующим образом:
gam(formula, family, data)
Для стандартной регрессии используйте family = gaussian (значение по умолчанию).
Обучающие данные о сое, soybean_train, уже загружены. Набор содержит два столбца: целевая переменная weight и переменная Time. Для сравнения также загружена линейная модель model.lin, обученная по формуле weight ~ Time.
Это упражнение является частью курса
Обучение с учителем в R: регрессия
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# soybean_train is available
summary(soybean_train)
# Plot weight vs Time (Time on x axis)
ggplot(soybean_train, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point()