Моделювання росту сої за допомогою GAM
У цій вправі ви змоделюєте середню масу листя у рослини сої як функцію часу (після висаджування). Як побачите, соя не росте рівномірно: спочатку відбувається «стрибок росту», який згодом уповільнюється. Тому лінійна модель погано описує масу листя.
Згадайте, що у формулі можна вказати змінну для нелінійного моделювання за допомогою функції s() (docs):
y ~ s(x)
Також пам'ятайте, що gam() (docs) з пакета mgcv має такий інтерфейс виклику:
gam(formula, family, data)
Для стандартної регресії використовуйте family = gaussian (за замовчуванням).
Тренувальні дані про сою soybean_train уже завантажено. Вони мають два стовпці: вихід weight і змінну Time. Для порівняння також завантажено лінійну модель model.lin, яку було навчено за формулою weight ~ Time.
Ця вправа є частиною курсу
Кероване навчання в R: регресія
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# soybean_train is available
summary(soybean_train)
# Plot weight vs Time (Time on x axis)
ggplot(soybean_train, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point()