Налаштування складності моделі для даних мотоцикла
Кількість базисних функцій у згладжуванні сильно впливає на форми, яких може набувати модель. Тут ви потренуєтеся змінювати кількість базисних функцій у моделі та аналізувати результати.
Ця вправа є частиною курсу
Нелінійне моделювання за допомогою узагальнених адитивних моделей (GAM) в R
Інструкції до вправи
- Побудуйте GAM із 3 базисними функціями для даних
mcycle, деaccelмоделюється як згладжувана функція відtimes. - Побудуйте ту саму модель GAM ще раз, але цього разу з 20 базисними функціями.
- Скористайтеся наданими функціями
plot()для візуалізації обох моделей.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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)