Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

GAM đa biến cho hiệu năng xe hơi

GAM có thể nhận nhiều biến với các kiểu khác nhau. Trong các bài tập sau, bạn sẽ làm việc với bộ dữ liệu mpg có trong gói gamair để luyện tập khớp các mô hình với nhiều dạng khác nhau.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình hóa phi tuyến với Generalized Additive Models (GAMs) trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Dùng hàm head() và str() để xem bộ dữ liệu mpg.
  • Khớp một GAM cho dữ liệu này để dự đoán city.mpg như tổng các hàm trơn của weight, length, và price.
  • Dùng hàm plot() đã cung cấp để trực quan hóa mô hình.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

library(mgcv)

# Examine the data
___
___

# Fit the model
mod_city <- gam(city.mpg ~ ___, 
                data = mpg, method = "REML")

# Plot the model
plot(mod_city, pages = 1)
Chỉnh sửa và Chạy Mã