สร้างโมเดลการเจริญเติบโตของถั่วเหลืองด้วย GAM
ในแบบฝึกหัดนี้ จะสร้างโมเดลเพื่อทำนายน้ำหนักเฉลี่ยของใบถั่วเหลืองในฐานะฟังก์ชันของเวลา (นับจากวันปลูก) ดังที่จะเห็นได้ ถั่วเหลืองไม่ได้เติบโตในอัตราที่คงที่ แต่มีช่วง "การเจริญเติบโตอย่างรวดเร็ว" ที่ค่อยๆ ชะลอตัวลง ดังนั้นน้ำหนักใบจึงไม่เหมาะที่จะอธิบายด้วยโมเดลเชิงเส้น
จำไว้ว่าสามารถระบุตัวแปรที่ต้องการสร้างโมเดลแบบไม่เชิงเส้นในสูตรด้วยฟังก์ชัน s() (docs):
y ~ s(x)
และจำไว้ด้วยว่า gam() (docs) จากแพ็กเกจ mgcv มีรูปแบบการเรียกใช้ดังนี้
gam(formula, family, data)
สำหรับการถดถอยมาตรฐาน ใช้ family = gaussian (ค่าเริ่มต้น)
ข้อมูลฝึกของถั่วเหลือง soybean_train ถูกโหลดไว้แล้ว ประกอบด้วย 2 คอลัมน์ ได้แก่ ตัวแปรผลลัพธ์ weight และตัวแปร Time นอกจากนี้ โมเดลเชิงเส้น model.lin ที่ fit ด้วยสูตร weight ~ Time ก็ถูกโหลดไว้แล้วเช่นกันเพื่อใช้เปรียบเทียบ
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Supervised Learning ใน R: การถดถอย
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# soybean_train is available
summary(soybean_train)
# Plot weight vs Time (Time on x axis)
ggplot(soybean_train, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point()