เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การกำหนดความซับซ้อนของโมเดล motorcycle

จำนวน basis functions ใน smooth ส่งผลอย่างมากต่อรูปร่างที่โมเดลสามารถจำลองได้ ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกปรับจำนวน basis functions ในโมเดลและสังเกตผลลัพธ์ที่เปลี่ยนไป

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การสร้างโมเดลแบบไม่เชิงเส้นด้วย Generalized Additive Models (GAMs) ใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ฟิต GAM ที่มี 3 basis functions กับข้อมูล mcycle โดยให้ accel เป็นฟังก์ชัน smooth ของ times
  • ฟิต GAM แบบเดิมอีกครั้ง แต่คราวนี้ใช้ 20 basis functions
  • ใช้ฟังก์ชัน plot() ที่เตรียมไว้ให้เพื่อแสดงผลโมเดลทั้งสอง

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

library(mgcv)

# Fit a GAM with 3 basis functions
gam_mod_k3 <- gam(accel ~ s(times, k = ___), data = mcycle)

# Fit with 20 basis functions
gam_mod_k20 <- gam(___)

# Visualize the GAMs
par(mfrow = c(1, 2))
plot(gam_mod_k3, residuals = TRUE, pch = 1)
plot(gam_mod_k20, residuals = TRUE, pch = 1)
แก้ไขและรันโค้ด